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Tengine转换模型的规则如下:
模型格式:Tengine支持转换Caffe、ONNX、TensorFlow等常见的深度学习模型格式。
网络结构:Tengine要求模型的网络结构必须符合Tengine的要求,包括网络层的类型、输入输出的维度等。
模型参数:Tengine要求模型的参数必须与网络结构对应,参数的维度和类型必须正确。
量化模型:Tengine支持将浮点模型转换为定点模型,可以通过量化操作来减小模型的存储和计算开销。
模型优化:Tengine提供了一些模型优化的方法,如权重剪枝、模型量化、运算融合等,可以提高模型的性能和效率。
需要注意的是,不同版本的Tengine可能会有一些细微的差异,具体的规则和要求可以参考Tengine的官方文档或相关资料。