模型优化是提高模型性能和效率的关键步骤。以下是一些关于模型优化的教程和资源。
基础概念
- 模型压缩：通过减少模型参数数量来减小模型大小，提高模型在移动设备和嵌入式系统上的运行效率。
- 量化：将模型的浮点数参数转换为整数，以减少模型大小和加速推理过程。
实践教程
TensorFlow Lite 模型压缩：TensorFlow Lite 提供了一系列工具和API来帮助用户压缩TensorFlow模型。
量化与剪枝：量化可以将模型的浮点数参数转换为整数，剪枝可以去除模型中不必要的权重。
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TensorFlow Lite 模型压缩：TensorFlow Lite 提供了一系列工具和API来帮助用户压缩TensorFlow模型。
量化与剪枝：量化可以将模型的浮点数参数转换为整数，剪枝可以去除模型中不必要的权重。