TensorFlow量化模型的作用是将模型中的参数和计算操作转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储空间和计算成本。通过量化，可以在不损失太多模型性能的情况下，使模型更适合在边缘设备上部署和运行，例如移动设备、物联网设备等。量化模型可以帮助提高模型的运行速度和效率，并降低模型在资源受限的环境下的运行成本。
TensorFlow量化模型的作用是将模型中的参数和计算操作转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储空间和计算成本。通过量化，可以在不损失太多模型性能的情况下，使模型更适合在边缘设备上部署和运行，例如移动设备、物联网设备等。量化模型可以帮助提高模型的运行速度和效率，并降低模型在资源受限的环境下的运行成本。
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