我希望量化现有神经网络模型的权重和偏差。根据我的理解，定点表示确保权重、偏差和激活的固定位宽，具有预定固定数量的整数和小数位。
本质上我想执行训练后量化。我查看了这篇文章https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/quantization/post_training。
但是，我找不到任何对我想要做的事情的支持，即能够在定点表示方案中为权重、偏差和激活指定整数和小数位的数量。
我确实找到了似乎支持此功能的 QKeras 库。但是，它似乎没有内置的量化 sigmoid 层。
任何可以帮助我做我想做的事情的指针或图书馆/文章推荐，都会非常有帮助并非常感激。