フレームワークでトレーニングされたモデルをサポートします。ソリューションのデプロイメントを容易にします。ディスクリート・カードなど、ハードウェアに応じてさまざまな数値精度で推論を行うことができます。ビットの推論をサポートします。スケールを動的に計算したり、トレーニングやキャリブレーション中に統計を収集して、量子化係数を割り当てることができます。グラフは、ファイルに出力されます。スカラーを持つグラフは、推論中に量子化され、実行されます。つの量子化手法をサポートします。似ており、加法に関する逆元として最小値と最大値を設定します。サポートされていません)。量子化するすべての方法が含まれているわけではないことに注意してください。低い数値精度で再トレーニングまたは微調整を行うことができます。微調整は統計パフォーマンスを向上します。トレーニングしたモデルの場合、重みを量子化した後、量子化した重みでモデルを微調整して、各トレーニング反復の後に重みを再量子化します。