TensorFlow 模型优化指南 📈

欢迎阅读 TensorFlow 模型优化指南！通过优化技术，你可以显著提升模型的性能、效率和部署能力。以下是一些关键技巧和工具：

🧠 优化核心方法

• 模型剪枝 🌿
  移除冗余参数以减小模型体积。

  

• 模型量化 🔧
  将浮点运算转换为整数以加速推理。

  

• 模型蒸馏 🎓
  通过知识蒸馏压缩大模型，保留关键特征。

  

🛠 工具与资源

• TensorFlow Model Optimization Toolkit 官方文档
• 模型优化实战教程
• 模型压缩技术对比图

❓ 常见问题

1. 是否需要重新训练模型？
   量化和剪枝通常在训练后进行，但蒸馏需要重新训练学生模型。
2. 如何选择优化方法？
   根据应用场景（如移动端部署、边缘计算）决定使用量化、剪枝或蒸馏。