（可选）将量化模型导出到 ONNX - 3.5 简体中文

以下代码展示了如何利用 vai_q_tensorflow2 API 执行训练后量化并将量化模型导出到 ONNX：

model = tf.keras.models.load_model('float_model.h5')
from tensorflow_model_optimization.quantization.keras import vitis_quantize
quantizer = vitis_quantize.VitisQuantizer(model)
quantized_model = quantizer.quantize_model(calib_dataset=calib_dataset, 
                                           output_format='onnx',
                                           onnx_opset_version=11,
                                           output_dir='./quantize_results',
                                           **kwargs) 

output_format

string。指示量化模型的保存格式。选项包括：

• '' 表示跳过保存
• h5 表示保存 .h5 文件
• tf 表示保存 saved_model 文件
• onnx 表示保存 ONNX 文件

默认值为 ''。

onnx_opset_version

int。表示 ONNX opset 版本。仅当 output_format 设为 'onnx' 时才生效。默认值为 11。

output_dir

string。指示量化模型的保存目录。默认值为“./quantize_results”。