TensorFlow Model Optimization Toolkit（TF-MO）是TensorFlow生态中用于模型压缩与优化的核心工具集，专为提升模型效率、减小体积而设计。它支持多种优化技术，包括但不限于：

  • 模型剪枝 🌿
    通过移除冗余参数，显著降低模型计算量，适合部署在资源受限的设备上。

  • 量化 🔢
    将浮点运算转换为低精度（如INT8），减少内存占用并加速推理。

  • 知识蒸馏 🎓
    利用教师模型指导学生模型训练，获取更轻量的高性能模型。

  • 稀疏训练 🌬️
    在训练过程中引入稀疏性，优化模型结构并提升泛化能力。

快速上手

  1. 安装工具包： 
    pip install tensorflow-model-optimization
  2. 查阅官方文档：
    TF-MO官方教程 提供详细使用案例与API说明。

适用场景

  • 移动端部署（如Android/iOS应用）
  • 边缘计算设备（如树莓派、NVIDIA Jetson）
  • 降低云服务推理成本 💰
模型压缩
量化

如需探索更多优化策略或实践示例，欢迎访问 TF-MO扩展阅读。