如何量化除特定节点外的所有TensorFlow图节点？

嘿，这问题我熟！你要实现量化所有节点权重但排除指定节点的需求，其实直接给quantize_weights添加excluded_nodes参数就能搞定，不用绕弯子。

具体操作方式 #

• 单个节点排除：如果要排除名称为K的节点，直接在quantize_weights里指定excluded_nodes="K"
• 多个节点排除：如果要排除集合K里的多个节点（比如节点名为K_node1、K_node2），就用逗号分隔这些节点名，写成excluded_nodes="K_node1,K_node2"

修改后的完整代码示例 #

input_names = ["prefix/input"]
output_names = ["final_result"]
# 单个节点排除的写法
transforms1 = [
    "strip_unused_nodes",
    "fold_constants(ignore_errors=true)", 
    "fold_batch_norms", 
    "fold_old_batch_norms",
    "quantize_weights(excluded_nodes=\"K\")"  # 核心修改：添加排除节点参数
]
# 多个节点排除的写法（按需切换）
# transforms1 = [
#     "strip_unused_nodes",
#     "fold_constants(ignore_errors=true)", 
#     "fold_batch_norms", 
#     "fold_old_batch_norms",
#     "quantize_weights(excluded_nodes=\"K_node1,K_node2\")"
# ]
transformed_graph_def = TransformGraph(graph.as_graph_def(), input_names, output_names, transforms1)

补充说明 #

这个excluded_nodes是quantize_weights变换的官方支持参数，它会精准跳过你指定的节点，不对它们的权重做量化处理，其他节点则会正常执行权重量化逻辑，完全匹配你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A. Sam