神秘的TensorFlow Lite模型压缩技术 ⚙️
TensorFlow Lite模型压缩是优化移动端AI模型的关键技术，通过减少模型体积和计算量，使模型更高效地运行在资源受限的设备上。以下是核心要点：
- 量化：将浮点数权重转换为整数，降低存储需求（如8位整型）
- 剪枝：移除冗余的神经网络连接，提升推理速度
- 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练，保持精度的同时缩小规模
- TensorFlow Lite工具链：提供自动化压缩方案，支持Android/iOS平台
📌 实践建议：在部署前务必测试压缩后的模型性能，可参考模型优化指南了解更详细的步骤
优化后的模型可节省约70%的内存占用，具体效果取决于压缩策略。建议结合模型分析工具进行效果评估