Python 使用高级keras api在Tensorflow中进行量化感知训练

我使用中描述的过程构建了我的第一个covnet。现在我想在谷歌闪亮的新边缘tpu上运行该模型

但是根据所描述的模型要求，我需要使用

量化感知训练（不支持训练后量化）。

以便能够将模型转换为我可以在EdgeTPU上使用的格式

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我如何修改示例colab来进行这种量化感知训练

因为keras API在当前版本中不支持量化，所以您只剩下3个选项：

等待keras具备所需的功能

使用具有此功能的其他API重写模型

找到不需要您量化数据的不同TPU

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不管怎样，解决方案都不是很好。

而您可以通过

session=tf.keras.backend.get_session（）对图形进行量化；创建训练图（session.graph）；run（tf.global\u variables\u initializer（））

，请注意，Tensorflow的Keras API（目前）不支持量化，它只适用于简单模型。您应该跟踪这两个未解决的问题：。