🎉 欢迎来到模型压缩教程！

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，在保持性能的同时提升部署效率。以下是关键知识点：

1. 为何需要模型压缩？

  • 资源限制：移动端或嵌入式设备的内存和算力有限
  • 传输加速：减少模型文件大小，加快网络传输速度
  • 能耗优化：降低推理时的功耗，延长设备续航
Model_Compression

2. 常见压缩方法

  • 剪枝（Pruning）：移除冗余权重，如 TF-Pruning
  • 量化（Quantization）：用低精度数值表示权重，如 8-bit_Quantization
  • 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过教师模型指导学生模型，如 Knowledge_Distillation
  • 模型剪枝与量化结合：如 Prune_and_Quantize
Prune_and_Quantize

3. 实用工具推荐

  • TensorFlow Model Optimization Toolkit
  • PyTorch Quantization Tools
  • Facebook's QAT（量化感知训练）
  • ONNX Runtime Optimization
TensorFlow_Model_Optimization

🔗 想深入了解模型优化？点击 这里 查看相关教程！