TensorFlow 模型优化教程 🤖⚡

欢迎访问 TensorFlow 模型优化指南！本教程将帮助您了解如何通过各种技术提升模型性能与效率，包括量化、剪枝、蒸馏等。以下是核心内容概览：

优化技术速览 📚

  • 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），以减少内存占用和计算开销。

    Quantization_Quantization

  • 剪枝 (Pruning)
    移除模型中冗余的权重或神经元，提升推理速度并降低存储需求。

    Pruning_Model_Sparsification

  • 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)
    通过训练一个小型模型来模仿大型教师模型的行为，实现轻量化部署。

    Knowledge_Distillation_Model_Compression

实战案例 📈

  1. 使用 TensorFlow Lite 进行移动端模型优化
  2. 部署量化模型到边缘设备
  3. 应用剪枝技术加速推理流程
  4. 通过蒸馏生成轻量级模型

扩展阅读 🔍

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