🧠 TensorFlow Lite 模型压缩教程

模型压缩是优化移动端AI模型性能的关键技术,主要包含以下方法:

  1. 量化(Quantization)
    将浮点数权重转换为低精度整数,降低模型体积。

    量化
    例如使用 TensorFlow Lite 的量化工具进行模型转换。
  2. 剪枝(Pruning)
    移除冗余的神经网络连接,提高推理速度。

    剪枝
    可参考 [模型优化实践指南](/ai_tutorial/tflite_model_optimization) 深入了解。
  3. 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
    通过教师模型指导学生模型,保留关键特征。

    知识蒸馏
  4. 模型剪枝工具

通过这些技术,可显著减少模型大小(如从100MB压缩至5MB)并提升运行效率。建议结合 模型部署最佳实践 进行综合优化。