🏠 模型压缩入门：使用 TFMOT 优化 TensorFlow 模型

模型压缩是提升模型部署效率的关键技术，尤其在移动设备或嵌入式场景中。TensorFlow Model Optimization Toolkit（TFMOT）提供了剪枝、量化、知识蒸馏等工具，帮助开发者在不牺牲性能的前提下减小模型体积。

🛠 常见压缩方法一览

1. 模型剪枝

   • 移除冗余权重，降低参数量
   • 示例：使用 tfmot.sparsity.keras 实现结构化剪枝
   

2. 量化技术

   • 将浮点数权重转换为低精度（如 8-bit）
   • 支持训练后量化与量化感知训练
   

3. 知识蒸馏

   • 通过教师模型指导学生模型训练
   • 保留高精度的同时减少模型复杂度
   

📚 扩展学习路径

• 深入理解模型压缩原理
• TFMOT 官方文档
• 量化实践案例

🧪 实践建议

• 从简单模型（如 MNIST）开始尝试剪枝与量化
• 使用 tfmot.quantization.keras 配合 TFLiteConverter 生成轻量模型
• 监控压缩后的精度损失，调整压缩率参数

📌 提示：模型压缩需权衡精度与效率，建议通过实验验证最优方案！