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Ich habe Quantisierung am Anfang-Resnet-v2-Modell mit https://www.tensorflow.org/performance/quantization#how_can_you_quantize_your_models. Die Größe des eingefrorenen Graphen (Eingang für Quantisierung) ist 224,6 MB und der quantisierte Graph ist 58,6 MB. Ich habe einen Genauigkeitstest für einen bestimmten Datensatz durchgeführt, bei dem für einen eingefrorenen Graph die Genauigkeit 97,4% beträgt, während er für einen quantisierten Graphen 0% ist.Tensorflow: Quantisierte Grafik funktioniert nicht für die Einführung-resnet-v2-Modell
Gibt es eine andere Möglichkeit, das Modell für Inception-Resnet-Versionen zu quantisieren? oder, für Inception-Resnet-Modell, ist Quantisierung überhaupt nicht unterstützt?
Ich habe auch versucht, graph_transforms. Irgendwie für Resnet-Modell konnte ich nicht erfolgreich quatized_graph mit graph_transform auch zu erhalten. Unten sind die Links für Ihre Referenz: https://stackoverflow.com/questions/44492936/graph-transform-gives-error-in-tensorflow https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10739 Eingangsknoten: ich habe versucht, mit InputImage: 0 und auch mit InputImage Ausgangsknoten: InceptionResnetV2/Logits/Prognose – Namitha
@Namitha ich habe es für inception_resnet_v2 arbeiten. Hast du aus der Quelle gebaut und Bazel gebaut? Aber das Problem ist, dass es langsamer läuft. –
Ja, das habe ich getan. Ich habe einen Build von der Quelle gemacht und dann Bazel gebaut. Wann hast du das versucht? weil ich nicht sicher bin, ob einige neue Änderungen im Tensorflow-Quellcode Probleme mit mir verursachen. Ich habe versucht, im Juni Mitte und ich hatte Probleme, damit es funktioniert. Wenn ich keine quantise_nodes gebe, funktioniert es, aber die Genauigkeit ist "0". Es macht sehr zufällige Vorhersagen, die völlig unkorrekt sind. – Namitha