Tensorflowのトレーニング済み.pb又はcheckpointからFull Integer Quantization(整数量子化)を施した軽量モデル(.tflite)を生成し、更にRaspberryPi4へUbuntu19.10 aarch64(64bit)を導入してCPUのみで高速に推論する - QiitaTensorflowのトレーニング済み.pb又はcheckpointからFull Integer Quantization(整数量子化)を施した軽量モデル(.tflite)を生成し、更にRaspberryPi4へUbuntu19.10 aarch64(64bit)を導入してCPUのみで高速に推論するUbuntuRaspberryPiDeepLearningTensorFlowTensorflowLite PINTO_model_zoo TensorflowLite-bin Bazel_bin １．Introduction 自力で Full Integer Quantization を実施してモデルのパフォーマンスを上げたいと常々考えています。 今回は、公式のチュートリアルを完全に無視して独自の Full Integer Quantization 手順を整理してみました。 公式のチュートリア
