🧠 TensorFlow 模型剪枝技术指南
模型剪枝是深度学习模型压缩的核心技术之一，通过移除冗余权重或神经元来减小模型体积并提升推理效率。以下是关键内容：
📌 剪枝方法分类
结构化剪枝（Structural Pruning）
- 删除整个神经元或通道，适合CNN等结构化模型
- 示例：
tensorflow_pruning_tool
非结构化剪枝（Unstructured Pruning）
- 针对单个权重进行剪除，灵活性更高
- 常见工具：Model Pruning
按重要性剪枝（Importance-based Pruning）
- 通过梯度、激活值等指标筛选关键参数
- 关键词：
importance_based_pruning
🛠 TensorFlow 实现步骤
- 安装依赖：
pip install tensorflow-model-pruning - 使用
prune_low_magnitudeAPI：from tensorflow_model_pruning import prune pruned_model = prune(prune_low_magnitude=model, ratio=0.5) - 验证效果：
- 使用
model.summary()查看参数量变化 - 测试精度损失：
evaluate(pruned_model, test_data)
- 使用
📈 应用场景
- 移动端部署：
mobile_app_pruning - 嵌入式设备：
edge_device_pruning - 大模型轻量化：
large_model_pruning
⚠ 注意事项
- 保留足够通道以避免精度暴跌（关键词：
pruning_tips） - 剪枝后需重新训练以恢复性能（
retrain_pruning） - 配合量化技术效果更佳（
quantization_pruning）
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