如何量化除特定节点以外的所有节点？

Question

我正在使用tensorflow Graph Transform Tool 来量化图形使用

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 来量化图中的权重，我知道通过更改quantize_weights 中的阈值minimum_size 可以保持某些节点未量化，因此保留一些节点未量化当然是可能的。

我想量化除名称为 K 的特定节点或名称在 K(set) 中的一组节点之外的所有节点的权重。如何实现？

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，这些是权重未量化的实例：

1. 非浮点类型的张量
2. 具有少于 1024 个权重的张量（或由参数 minimum_size 指定的其他数字）

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。