tensorflow - 如何量化除特定节点之外的所有节点？

Question

我正在使用 tensorflow使用图形转换工具量化图形

input_names = ["prefix/input"]
output_names = ["final_result"]


transforms1 = ["strip_unused_nodes","fold_constants(ignore_errors=true)",  "fold_batch_norms",  "fold_old_batch_norms","quantize_weights" ]

transformed_graph_def = TransformGraph(graph.as_graph_def(), input_names,output_names, transforms1)

我使用选项 quantize_weights要量化图中的权重，我知道某些节点可以通过更改阈值 minimum_size 保持未量化状态在 quantize_weights ，所以让一些节点未量化当然是可能的。
我想量化除名称为 K 的特定节点或名称为 K(set) 的一组节点之外的所有节点的权重。如何做到这一点？

Answer 1

编辑:上一个答案是指 Tensorflow Lite 代码。我更新了它以引用 Tensorflow。
查看Tensorflow's quantize_weights的实现，这些是权重没有被量化的情况:

不是 float 类型的张量

权重少于 1024(或由参数 minimum_size 指定的其他数字)

的张量

如果您能够修改图中的节点，以便它们被上述规则之一排除，然后量化，然后将节点恢复到预量化状态，您也许可以做到这一点。