tflite模型转换和量化

ref

https://www.tensorflow.org/lite/convert?hl=zh-cn

if you're using TF2 then the following will work for you to post quantized the .pb file.

import tensorflow as tf

graph_def_path = "resnet50_v1.pb"

tflite_model_path = "resnet50_v1.tflite"

input_arrays = ["input_tensor"]
input_shapes = {"input_tensor" :[1,224,224,3]}
output_arrays = ["softmax_tensor", "ArgMax"]

converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_path, input_arrays, output_arrays, input_shapes)

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

tflite_model = converter.convert()

with open(tflite_model_path, "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

incase if you want full int8 quantization then

import tensorflow as tf
from google.protobuf import text_format


graph_def_path = "resnet50_v1.pb"

tflite_model_path = "resnet50_v1_quant.tflite"

input_arrays = ["input_tensor"]
input_shapes = {"input_tensor" :[1,224,224,3]}
output_arrays = ["softmax_tensor", "ArgMax"]


converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_path, input_arrays, output_arrays, input_shapes)
tflite_model = converter.convert()


converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
image_shape = [1,224,224,3]

def representative_dataset_gen():
    for i in range(10):
        # creating fake images
        image = tf.random.normal(image_shape)
        yield [image]

# IMAGE_MEAN = 127.5;
# IMAGE_STD = 127.5;

# def norm_image(img):
#     img_f = (np.array(img, dtype="float32")- IMAGE_MEAN) / IMAGE_STD;
#     return img_f

# def read_image(img_name):
#     img = cv2.imread(img_name) 
#     tgt_shape = [299,299]
#     img = cv2.resize(img, tgt_shape).reshape([1,299,299,3])
#     return img
 
# def representative_dataset_gen():
#     img_folder="resnet_v2_101/test_imgs/"
#     img_names = glob.glob(img_folder+"*.jpg")
#     for img_name in img_names:
#         img = read_image(img_name)
#         img = norm_image(img)
#         yield [img]


converter.representative_dataset = tf.lite.RepresentativeDataset(representative_dataset_gen)
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.int8  # or tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.int8  # or tf.uint8

tflite_model = converter.convert()
with open(tflite_model_path, "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

FP16量化：

converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
tflite_quant_model = converter.convert()

float16 量化的优点如下：
将模型的大小缩减一半（因为所有权重都变成其原始大小的一半）。
实现最小的准确率损失。
支持可直接对 float16 数据进行运算的部分委托（例如 GPU 委托），从而使执行速度比 float32 计算更快。
float16 量化的缺点如下：
它不像对定点数学进行量化那样减少那么多延迟。
默认情况下，float16 量化模型在 CPU 上运行时会将权重值“反量化”为 float32。（请注意，GPU 委托不会执行此反量化，因为它可以对 float16 数据进行运算。）

具有 8 位权重的 16 位激活

也就是A18W8量化

这是一个实验性量化方案。它与“仅整数”方案类似，但会根据激活的范围将其量化为 16 位，权重会被量化为 8 位整数，偏差会被量化为 64 位整数。这被进一步称为 16x8 量化。

这种量化的主要优点是可以显著提高准确率，但只会稍微增加模型大小。

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.representative_dataset = representative_dataset
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]
tflite_quant_model = converter.convert()

如果模型中的部分算子不支持 16x8 量化，模型仍然可以量化，但不受支持的算子会保留为浮点。要允许此操作，应将以下选项添加到 target_spec 中。

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import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.representative_dataset = representative_dataset
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8, tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS]
tflite_quant_model = converter.convert()

通过此量化方案提高了准确率的用例示例包括：* 超分辨率、* 音频信号处理（如降噪和波束成形）、* 图像降噪、* 单个图像 HDR 重建。

这种量化的缺点是：

由于缺少优化的内核实现，目前的推断速度明显比 8 位全整数慢。
目前它不兼容现有的硬件加速 TFLite 委托。

注：这是一项实验性功能。

可以在此处找到该量化模型的教程。

模型准确率

由于权重是在训练后量化的，因此可能会造成准确率损失，对于较小的网络更是如此。TensorFlow Lite 模型存储库为特定网络提供了预训练的完全量化模型。请务必检查量化模型的准确率，以验证准确率的任何下降都在可接受的范围内。有一些工具可以评估 TensorFlow Lite 模型准确率。

另外，如果准确率下降过多，请考虑使用量化感知训练。但是，这样做需要在模型训练期间进行修改以添加伪量化节点，而此页面上的训练后量化技术使用的是现有的预训练模型。

量化张量的表示

8 位量化近似于使用以下公式得到的浮点值。

该表示包含两个主要部分：

由 int8 补码值表示的逐轴（即逐通道）或逐张量权重，范围为 [-127, 127]，零点等于 0。
由 int8 补码值表示的逐张量激活/输入，范围为 [-128, 127]，零点范围为 [-128, 127]。

有关量化方案的详细信息，请参阅我们的量化规范。对于想要插入 TensorFlow Lite 委托接口的硬件供应商，我们鼓励您实现此规范中描述的量化方案。