CNNs的量化：选择范围

下面是一个使用TensorFlow框架实现CNNs的量化的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 量化模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
quantized_model = converter.convert()

# 保存量化后的模型
with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(quantized_model)

这段代码首先构建了一个简单的CNNs模型，然后使用MNIST数据集进行训练。接下来，使用TensorFlow Lite的转换器从Keras模型中创建一个量化模型。这里使用了默认的优化策略来对模型进行量化。最后，将量化后的模型保存到文件中。