量化是 TensorFlow 中的一個強大功能，可以在減少模型大小和提高推理速度的同時，將精度損失降到最低。

Why models should be optimized

量化是將浮點數 (如 FP32) 表示的權重和激活函數轉換為更低精度的數據類型 (如 INT8) 的過程。這可以：

• 減少模型大小
• 降低內存和計算需求
• 加速推理速度，尤其在資源受限的設備上（如手機和嵌入式設備）。

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Optimization Methods

TensorFlow Lite 提供了多種後訓練量化技術，您可以根據需求選擇適合的技術來優化模型大小與性能。以下是各種量化技術的摘要表：

前置準備

1. 確保 PyTorch 已安裝。

   pip install torch

前置準備

1. 安裝 PyTorch 和 ONNX 支援的工具：

   pip install torch onnx

透過 onnx -> TensorFlow

前置準備

1. 安裝必需的套件：

   pip install torch onnx tf2onnx tensorflow