Я изучал квантование на TensorFlow 2.x с использованием TFLiteConverter, однако я реализую проект на TensorFlow 1.13, и я хотел бы знать, как сделать то же самое в этой версии.
Например, насколько я заметил, следующие команды делают одно и то же
# tf 1.x
converter.post_training_quantize = True
# tf 2.x
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]
Это правильно? А как насчет целочисленного квантования и обучения с учетом квантования , как их реализовать?