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使用 TFLite 量化模型的参数进行计算操作

2024-04-30

我正在尝试使用量化的 Mobilenetv2 模型在硬件中实现图像分类here https://www.tensorflow.org/lite/guide/hosted_models。为此，我首先需要从头到尾重现推理过程，以确保我理解对数据执行的计算/操作。

第一个目标是转换函数 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/4952f981be07b8bf508f8226f83c10cdafa3f0c4/tensorflow/contrib/lite/kernels/internal/reference/reference_ops.h#L248。我可以看到它是如何计算的，但是有几个参数传递给这个函数，我想知道它们是如何产生的：output_offset, output_multiplier,output_shift, output_activation_min, output_activation_max。我找不到之前调用的函数Conv()具有这些参数的函数。希望这能让我了解这些论点是如何产生的。有人能指出我源代码的正确行吗？

源代码中的另一个差距是解释器.invoke() https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/1cf0898dd4331baf93fe77205550f2c2e6c90ee5/tensorflow/lite/python/interpreter.py#L440-L453功能。我希望跟踪并看看接下来会发生什么，但找不到实现的源代码invoke()功能。非常感谢您的帮助！


如果您想了解如何使用 conv 参考代码，您可以阅读以下代码转换算子 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/kernels/conv.cc.

python解释器使用swig https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/python/interpreter_wrapper/interpreter_wrapper.i打电话给C++解释器 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/python/interpreter_wrapper/interpreter_wrapper.cc.

希望这可以帮助。

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