模型压缩是深度学习领域的重要技术，旨在通过减少模型体积和计算量，提升部署效率与资源利用率。以下是PyTorch中常见的模型压缩方法：
1. 模型剪枝 📊
- 结构化剪枝：移除神经网络中冗余的神经元或卷积核
- 非结构化剪枝：按权重重要性动态裁剪
2. 知识蒸馏 🌟
- 通过教师模型指导学生模型训练，降低参数规模
3. 量化 ✅
- 将浮点数参数转换为低精度表示（如INT8）
4. 稀疏训练 🔍
- 在训练过程中引入稀疏性约束，优化模型结构
如需进一步学习模型压缩的具体实现，可访问：/Model_Compression_Techniques
了解更多PyTorch实战案例，请查看：/PyTorch_Tutorial_Index