AI教程：模型压缩评估工具指南

简介

在深度学习领域，模型压缩技术已成为优化部署效率的关键手段。本文将介绍一款实用的压缩评估工具，帮助开发者量化分析模型压缩效果。

使用场景

🔧 移动端部署：评估压缩后模型在手机端的推理速度与内存占用
📦 存储优化：对比原始模型与压缩模型的存储空间差异
⚡ 模型加速：验证剪枝、量化等技术对计算性能的提升效果

核心功能

• 📊 可视化报告生成：一键输出压缩率、精度损失等关键指标对比图
• 🔄 多算法支持：包含剪枝、量化、知识蒸馏等主流压缩方法的评估模块
• 🧠 精度监控：实时追踪压缩前后模型在标准数据集上的表现
• 🌐 跨框架兼容：支持PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架

使用方法

1. 安装工具包：pip install compression-evaluator
2. 加载原始模型与压缩后模型
3. 运行评估脚本：

   compression-evaluator --model_original ./model.pth --model_compressed ./compressed_model.pth
   

4. 查看生成的HTML报告（位于reports/目录）

扩展阅读

如需深入了解模型压缩的理论基础，可访问 /ai_tutorials/model_compression_introduction 获取详细教程。