你可能想了解一下量化感知训练。

我认为没有，因为我训练了Pytorch模型，然后将它们转换为onnx和tflite。

你好 @DaraOrange ,这个问题可以通过遵循不同的工作流程来解决。
你尝试过使用 AI-Edge-Torch 吗？你可以在这里找到更多信息：googleblog 。
我实际上在这里创建了一个简单的脚本，用于转换 CV 模型：

import torch
import torchvision
import ai_edge_torch

mobilenet_model = torchvision.models.mobilenet_v3_small()
sample_inputs = (torch.randn(1, 3, 224, 224),)

edge_model = ai_edge_torch.convert(mobilenet_model.eval(), sample_inputs)
edge_model.export("mobilenet_v3_small.tflite")

如果你愿意的话，你也可以尝试在 model-explorer 中可视化结果。
请尝试一下，并告诉我们这是否解决了你的问题。如果你仍然需要进一步的帮助，请随时在相应的仓库中打开一个新的问题。

我对于转换没有问题，但是量化后的结果很差。这个工具支持量化吗？

我看到它只是封装了tflite量化器，并没有提供更复杂的量化方法。

你好，DaraOrange。正确：这些是唯一可用的选项：https://www.tensorflow.org/lite/performance/model_optimization。你能为我们提供数据吗？"量化后的结果很差"。

这个问题已经过期，因为它已经开放了7天，没有活动。如果没有进一步的活动发生，它将被关闭。谢谢。