TFLite模型转换器不输出uint8

TFLite模型转换器是用于将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型的工具。它可以将原始模型转换为适用于移动设备、嵌入式设备和物联网设备等资源受限环境中部署的轻量级模型。

TFLite模型转换器支持多种数据类型的模型转换，包括uint8、float16和float32等。而在这个问答内容中，提到TFLite模型转换器不输出uint8。这意味着TFLite模型转换器不支持将模型转换为uint8数据类型。

在深度学习领域中，uint8数据类型通常用于低功耗、资源受限的设备，如嵌入式设备和物联网设备。通过将模型参数和激活值量化为8位整数，可以显著减小模型的大小和计算量，从而在这些设备上实现高效的推理。

然而，TFLite模型转换器可能不输出uint8模型，可能是因为其所使用的转换算法或优化策略不支持该数据类型的转换。相反，它可能更偏向于输出float16或float32的模型，以保持模型的精度和灵活性。

尽管如此，对于需要将模型部署到资源受限设备的场景，可以考虑在模型转换之后，使用其他工具或手动方法将转换后的模型参数和激活值量化为uint8类型。

腾讯云的相关产品中，可以使用Tencent ML-Imageskip进行图像识别相关的任务，具体介绍和使用说明可以参考腾讯云官方文档：Tencent ML-Imageskip

请注意，以上答案基于问答内容中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行云计算品牌商的要求。