community/tensorflow/model_compression_tutorial

🚀 TensorFlow 模型压缩教程

模型压缩是优化深度学习模型性能的重要技术，以下为常用方法及实践指南：

1. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
   通过训练一个小型模型（学生模型）来模仿大型模型（教师模型）的行为，显著减少模型体积。

   [了解更多 → /community/tensorflow/](/community/tensorflow/)

2. 网络剪枝（Pruning）
   移除模型中冗余的权重或神经元，例如使用 tensorflow-models 工具进行结构化剪枝。

   [实践案例 → /model_compression/](/model_compression/)

3. 量化（Quantization）
   将模型参数从浮点数转换为低精度表示（如8位整数），降低计算和存储需求。

   [TensorFlow量化文档 → /community/tensorflow/quantization_guide/](/community/tensorflow/quantization_guide/)

💡 提示：模型压缩需权衡精度与效率，建议结合具体场景选择方法。欢迎访问 TensorFlow社区 获取更多资源！