TensorFlow中的do_quantize_training_on_graphdef（）函数：应用量化训练优化图模型

TensorFlow中的do_quantize_training_on_graphdef()函数是一个用于应用量化训练优化图模型的函数。它接受一个包含TensorFlow图定义的GraphDef对象作为输入，并返回一个经过量化训练优化后的新的GraphDef对象。

量化训练是一种用于减少模型大小和提高模型推理速度的技术。它通过限制模型权重和激活值的精度范围来实现。量化训练可以在保持较高模型准确度的同时，显著减少模型的内存占用和计算需求。

使用do_quantize_training_on_graphdef()函数可以将一个未经量化训练的模型转换为一个经过量化训练优化后的模型。

下面是一个使用do_quantize_training_on_graphdef()函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.tools.graph_transforms import TransformGraph
from tensorflow.core.framework import graph_pb2

# 加载原始模型图定义
with tf.gfile.GFile('original_model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = graph_pb2.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 声明转换参数
transform_graph_def = TransformGraph(
    graph_def,
    ['input_node'],
    ['output_node'],
    ['quantize_weights', 'quantize_inputs'],
)

# 加载量化训练优化函数
quantize_op = tf.contrib.quantize.experimental.create_training_graph(
    quant_delay=1000  # 在训练开始的1000个步骤后应用量化训练
)

# 应用量化训练优化
transformed_graph_def = do_quantize_training_on_graphdef(
    transform_graph_def,
    quant_op=quantize_op
)

# 保存优化后的模型图定义
with tf.gfile.GFile('quantized_model.pb', 'wb') as f:
    f.write(transformed_graph_def.SerializeToString())

在这个例子中，首先我们使用tf.gfile.GFile函数加载了原始的模型图定义文件'original_model.pb'。然后，我们利用TransformGraph函数定义了模型图的转换参数，其中，'input_node'和'output_node'分别是模型的输入和输出节点。接下来，我们利用tf.contrib.quantize.experimental.create_training_graph函数声明了一个量化训练优化函数，其中quant_delay参数指定在训练开始的1000个步骤后开始应用量化训练。最后，我们调用do_quantize_training_on_graphdef函数并将原始模型图定义和量化训练优化函数作为参数，得到一个经过量化训练优化后的新的模型图定义transformed_graph_def。最后，我们使用tf.gfile.GFile函数将优化后的模型图定义保存到'quantized_model.pb'文件中。

通过使用do_quantize_training_on_graphdef()函数，我们可以方便地将一个未经量化训练的模型转换为一个经过量化训练优化后的模型，从而获得更小的模型尺寸和更快的推理速度。