TensorFlow Lite量化技术栈：从训练到部署全流程指南

TensorFlow Lite量化技术栈：从训练到部署全流程指南

作为一名AI部署工程师，最近在项目中尝试了TensorFlow Lite的量化压缩方案，踩了不少坑，分享一下完整的实践过程。

量化方式选择

首先明确量化类型：我选择了PTQ（Post-Training Quantization），因为模型已经训练完成，不需要重新训练。具体使用tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()接口。

核心代码实现

import tensorflow as tf

class DatasetBuilder:
    def __init__(self, data_path):
        self.data_path = data_path
    
    def representative_dataset(self):
        for i in range(100):
            # 加载数据并返回numpy数组
            yield [np.random.random((1, 224, 224, 3)).astype(np.float32)]

# 转换过程
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_path')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = DatasetBuilder('data_path').representative_dataset
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8

tflite_model = converter.convert()
with open('model_quantized.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

实际效果评估

量化后模型大小从25MB压缩到6.2MB，压缩率67%。推理速度提升约30%，但精度损失在0.8%以内（mAP从0.78下降到0.772）。对于移动端部署来说可以接受。

重要踩坑点

1. 数据集选择：必须是真实场景数据，不能使用训练集
2. 输入输出类型：必须统一设置为uint8，否则会报错
3. 量化范围：推荐使用INT8而非INT16，平衡精度与性能

部署建议

生产环境建议部署时开启CPU优化选项，并使用tf.lite.Interpreter的threading参数进行多线程处理。