Xilinx Model Zoo のモデルなどの浮動小数点モデルを評価するためのスクリプトがある場合、評価のために、浮動小数点モデル ファイルを量子化されたモデルに置き換えることができます。カスタマイズされた量子化レイヤーをサポートするには、vitis_quantize モジュールをインポートする必要があります。次に例を示します。
from tensorflow_model_optimization.quantization.keras import vitis_quantize quantized_model = tf.keras.models.load_model('quantized_model.h5')
その後、浮動小数点モデルと同じように、量子化されたモデルを評価します。次に例を示します。
quantized_model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics= keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy())
quantized_model.evaluate(eval_dataset)