模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的开源项目和资源：
- 量化技术：量化技术通过将模型中的浮点数参数转换为低精度整数来减少模型大小和计算量。了解更多
- 剪枝技术：剪枝技术通过移除模型中的冗余神经元或连接来减少模型大小。了解更多
- 知识蒸馏：知识蒸馏是一种将大模型的知识迁移到小模型的技术。了解更多
开源项目推荐
- Distiller：一个基于PyTorch的模型压缩工具箱，支持多种压缩技术。
- TensorFlow Model Optimization Toolkit (TF-MOT)：由Google开源的模型优化工具箱，支持TensorFlow模型压缩。
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