欢迎阅读 TensorFlow 模型优化技术文档！通过本指南，您将了解如何在不牺牲性能的前提下，对模型进行压缩、量化、剪枝等操作以提升效率。优化后的模型可显著降低资源占用，适用于移动端或嵌入式设备部署。
🧠 核心优化技术
1. 模型压缩
通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，将大模型的知识迁移到小型模型中。
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2. 量化训练
将模型参数从浮点数转换为低精度整数，减少计算量。
- 8-bit量化: 降低内存占用
- 动态量化: 适用于部署后的模型
- 训练后量化: 在训练完成后进行优化
3. 剪枝策略
移除冗余权重以减小模型体积，同时保持关键特征表达能力。
- 结构化剪枝: 按卷积核或层进行裁剪
- 非结构化剪枝: 针对单个权重的稀疏化处理
📦 应用场景
| 优化技术 | 适用场景 | 效果 |
|---|---|---|
| 量化 | 移动端部署 | 模型体积缩小 4-5 倍 |
| 剪枝 | 边缘计算设备 | 推理速度提升 2-3 倍 |
| 知识蒸馏 | 模型轻量化 | 保持高精度的同时减小体积 |