欢迎阅读 TensorFlow 模型优化指南！本指南旨在帮助开发者了解如何通过各种技术提升模型的性能、效率和部署能力。以下是主要优化方向与实践建议：
📌 核心优化技术
模型剪枝
移除冗余权重以减小模型体积量化
将浮点运算转换为低精度计算知识蒸馏
通过教师模型指导学生模型训练剪枝与量化结合
同时应用多种优化技术以平衡精度与效率
🚀 应用场景
- 移动端部署：通过量化降低计算资源需求
- 边缘设备：使用剪枝技术减少内存占用
- 实时推理：优化模型以提升推理速度
📘 延伸学习
如需深入了解具体技术实现，可访问：
/ tensorflow_model_optimization_guide/techniques
祝您在模型优化实践中取得成功！🎉