tensorflow object detection api graph rewriter

目前,tensorflow 目标识别的api函数可以使用 graph rewriter这样的配置,这样配置的引入主要是为了模型压缩使用,具体设置参数有:

syntax = "proto2";

package object_detection.protos;

// Message to configure graph rewriter for the tf graph.message GraphRewriter {  optional Quantization quantization = 1;}

// Message for quantization options. See// tensorflow/contrib/quantize/python/quantize.py for details.message Quantization {  // Number of steps to delay before quantization takes effect during training.  optional int32 delay = 1 [default = 500000];

  // Number of bits to use for quantizing weights.  // Only 8 bit is supported for now.  optional int32 weight_bits = 2 [default = 8];

  // Number of bits to use for quantizing activations.  // Only 8 bit is supported for now.  optional int32 activation_bits = 3 [default = 8];}

实际在pipline.config里面是:

graph_rewriter {  quantization {    delay: 48000  # 迭代次数后使用graph_rewriter 量化

    activation_bits: 8 #激活位数

    weight_bits: 8 #权重位数,支持int8  }}

转载于:https://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/9879265.html

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