模型压缩是深度学习领域中一个重要的研究方向，它旨在减小模型的参数数量和计算量，同时保持模型的性能。以下是一些常用的模型压缩工具：
量化：将浮点数权重转换为整数权重，以减小模型大小和加速推理。
- Quantization-Aware Training - TensorFlow的量化工具。
- Post-training Quantization - OpenAI的量化工具。
剪枝：去除模型中不必要的权重，以减小模型大小和加速推理。
- Pruning - TensorFlow的剪枝工具。
- PruningLib - PyTorch的剪枝库。
知识蒸馏：将大模型的知识迁移到小模型中，以保持性能的同时减小模型大小。
- Distiller - Google的Distiller库。
- KD-Distiller - 基于知识蒸馏的模型压缩工具。
更多关于模型压缩的信息，可以参考模型压缩概述。
相关资源
模型压缩示例