精简操作的推理/延迟取决于多个因素，如委托兼容性、制造商是否启用了委托等。
加入较少的因素来优化模型以获得低延迟和高推理时间。

• • 1.量化和代理兼容性：**例如，GPU三角形门支持所有范围的量化，但六边形代理与整数和量化感知模式更兼容l
• • 2.**模型内部层的GPU兼容性。****默认情况下，GPU委托不支持所有操作，因此您必须放置备用API以使用GPU委托。例如，不支持leakyrelu，但GPU支持relu。

您可以使用model_analyzer检查精简模型的GPU兼容性，推理时间取决于模型如何有效地利用GPU/NNAPI/其他代理。您可以使用Benchamarking apk检查精简模型在不同代理下的性能，通过禁用可疑层的量化来相应地优化模型。

• • 3.用户序列化和设备上训练：**您可以使用serialization/on device training**来减少预热时间或改进推理时间。
• • 4.推理期间相同的输入形状：**

请确保在推断过程中使用与精简模型输入相同的输入形状，以避免尺寸不匹配问题。
谢谢大家!