Tensorflow TFLite量化模型参数的计算操作

我正在尝试使用取自的量化Mobilenetv2模型在硬件中实现图像分类。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。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\u offset、output\u乘数、output\u shift、output\u activation\u min、output\u activation\u max

。我找不到使用这些参数调用Conv（）函数的上一个函数。这将有望让我了解这些论点是如何产生的。有人能给我指出源代码的正确行吗

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源代码中的另一个漏洞是函数。我希望跟踪并查看接下来会发生什么，但找不到实现invoke（）函数的源代码。非常感谢您的帮助

如果您想知道conv参考代码是如何使用的，您可以阅读conv参考代码

python解释器用于调用

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希望这有帮助。

就是这样！答案被接受。计算现在已经清楚了。然而，我仍然无法找到输出刻度和输出零点的来源。我可以看到这些值出现在当前节点

张量[node->outputs->data[0]]

中，指向该节点的指针被赋予

Prepare（）

函数。在另一个地方，此节点将填充所有信息，包括输出比例和偏移量。这两个值是否从model.tflite文件中解析？通过netron查看节点属性时，我找不到它们。