量化 TensorFlow Lite 调试模式模型的调试器。
用法
tf.lite.experimental.QuantizationDebugger(
quant_debug_model_path:Optional[str] = None,
quant_debug_model_content:Optional[bytes] = None,
float_model_path:Optional[str] = None,
float_model_content:Optional[bytes] = None,
debug_dataset:Optional[Callable[[], Iterable[Sequence[np.ndarray]]]] = None,
debug_options:Optional[tf.lite.experimental.QuantizationDebugOptions] = None,
converter:Optional[TFLiteConverter] = None
) -> None参数
-
quant_debug_model_path量化调试 TFLite 模型文件的路径。 -
quant_debug_model_content量化调试 TFLite 模型的内容。 -
float_model_path浮点数 TFLite 模型文件的路径。 -
float_model_content浮点数 TFLite 模型的内容。 -
debug_dataset一个工厂函数，它返回用于为模型生成输入样本(np.ndarray 列表)的数据集生成器。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。 -
debug_options调试给定模型的调试选项。 -
converter可选，使用转换器而不是量化模型。
抛出
-
ValueError如果无法创建调试器。
属性
-
options
这可以运行配备调试操作的 TensorFlow Lite 转换模型并收集调试信息。此调试器根据用户定义的 post-processing 函数以及默认函数计算统计信息。
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.lite.experimental.QuantizationDebugger。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。