TensorFlow模型优化指南 📈

模型优化是提升TensorFlow模型性能与效率的关键步骤，以下为常见策略与工具：

1. 核心优化技术

• 模型压缩
  通过剪枝、量化等技术减少模型体积，如使用tensorflow_model_optimization库的剪枝API

  

• 量化感知训练
  在训练阶段模拟量化效果，降低推理时的计算资源需求

  

• 知识蒸馏
  用大模型指导小模型训练，提升推理速度与精度

  

2. 实用工具推荐

• TensorFlow Model Optimization Toolkit
  官方提供的模型优化工具集，支持多种优化方法集成

  

• TensorRT优化指南
  探索如何通过TensorRT加速模型推理

  

3. 进阶技巧

• 使用混合精度训练降低显存占用
• 部署时启用GPU加速

欲了解更多优化技术细节，请访问模型优化实践案例。