Tensorflow 使用TF lite将MobileFacenet转换为量化感知模型时，创建\u training\u graph（）失败

我正试图根据 我想我遇到了和你一样的问题

当我将

tf.contrib.quantize.create_training_graph（）

添加到训练图中时
（train_nets.py ln.187：在

train_op=train（…）

之前或在

train（）

utils/common.py ln.38渐变之前）

它没有将量化感知操作添加到图形中以收集动态范围max\min

我假设我应该在tensorboard中看到一些额外的节点，但我没有看到，因此我认为我没有成功地在训练图中添加量化感知操作。 我试着追踪tensorflow，发现我用_FindLayersToQuantize（）什么都没有

但是，当我添加

tf.contrib.quantize.create_eval_graph（）

以优化训练图时。我可以看到一些量子化感知操作作为行为量化。。。 因为我并没有成功地将ops添加到训练图中，所以我并没有要在评估图中加载的权重。 因此，我得到了一些错误消息

Key MobileFaceNet/Logits/LinearConv1x1/act_quant/max not found in checkpoint

或

有人知道如何修复此错误吗？或者如何获得准确的量化MobileFacenet

谢谢

H

不幸的是，contrib/quantize工具现在已被弃用。它将无法支持更新的型号，我们也不再致力于此

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如果你对QAT感兴趣，我建议你试试新的。我们正在积极开发并提供支持。

感谢您提供的信息！我改用训练后整数量化。我将尝试KerasQATAPI，看看它是否有助于提高精度。谢谢

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value MobileFaceNet/Logits/LinearConv1x1/act_quant/max