使用 TFLite 量化模型的参数进行计算操作
Calculation operations with the parameters of a TFLite quantized model
我正在尝试使用取自 here 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 calculations/operations。
第一个目标是Conv fuction。我可以看到它是如何计算的，但是有几个参数传递给了这个函数，我想知道它们是如何产生的：output_offset, output_multiplier,output_shift, output_activation_min, output_activation_max。我找不到以前使用这些参数调用 Conv() 函数的函数。这有望让我深入了解这些论点是如何产生的。有人可以指出源代码的正确行吗？
源代码中的另一个漏洞是 interpreter.invoke() 函数。我想跟踪看看接下来会发生什么，但找不到实现 invoke() 函数的源代码。将不胜感激！
如果您想知道如何使用 conv 参考代码，您可以阅读 conv operator.
的代码
python 解释器使用 swig to call the C++ intepreter。
希望对您有所帮助。
我正在尝试使用取自 here 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 calculations/operations。
第一个目标是Conv fuction。我可以看到它是如何计算的，但是有几个参数传递给了这个函数，我想知道它们是如何产生的：output_offset, output_multiplier,output_shift, output_activation_min, output_activation_max。我找不到以前使用这些参数调用 Conv() 函数的函数。这有望让我深入了解这些论点是如何产生的。有人可以指出源代码的正确行吗？
源代码中的另一个漏洞是 interpreter.invoke() 函数。我想跟踪看看接下来会发生什么，但找不到实现 invoke() 函数的源代码。将不胜感激！
如果您想知道如何使用 conv 参考代码，您可以阅读 conv operator.
的代码python 解释器使用 swig to call the C++ intepreter。
希望对您有所帮助。