TensorFlow 模型优化是指在保持模型性能的同时，减少模型的大小和计算需求的过程。以下是一些关键点：
- 模型压缩：通过剪枝、量化等方法减小模型大小。
- 知识蒸馏：将大型模型的“知识”传递给小型模型。
- 超参数优化：调整模型参数以优化性能。
TensorFlow Logo
更多关于 TensorFlow 模型的优化信息，请访问我们的 TensorFlow 模型优化指南。
- 优化方法：
- 剪枝：移除模型中不必要的权重。
- 量化：将模型中的浮点数转换为低精度表示。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识传递给小型模型。
模型剪枝示例
模型量化示例
知识蒸馏示例