模型剪枝是压缩模型规模、提升推理效率的关键技术，通过移除冗余的权重或神经元来实现。以下是核心内容：
🛠️ 剪枝方法分类
- 结构化剪枝：按层或块移除权重（如
tfmot.sparsity.keras） - 非结构化剪枝：随机移除单个权重（需自定义实现）
- 训练时剪枝：在训练过程中动态剪枝（
prune_by training） - 后训练剪枝：训练完成后剪枝（
prune_by_mask）
📌 实现步骤
- 导入库：
import tensorflow_model_optimization as tfmot - 创建剪枝策略：
prune_config = tfmot.sparsity.keras.PruneConfig(...) - 应用剪枝：
model = tfmot.sparsity.keras.prune_model(model, prune_config) - 训练模型：
model.fit(...) - 评估与导出：
tfmot.sparsity.keras.strip_model(model, ...)
📈 应用场景
- 移动端部署（📱）：如使用
tfmot.sparsity.keras优化模型体积 - 边缘计算（☁️）：降低计算资源需求
- 模型加速（⚡）：提升推理速度
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⚠️ 注意事项
- 剪枝比例需与精度平衡（建议 50% 以内）
- 使用
tfmot工具包时需注意版本兼容性 - 剪枝后需重新训练以恢复性能
如需深入实践，可参考 TensorFlow Model Optimization 官方文档。