二、模子训练与优化（4）：模子优化-实操

下面我将以 MNIST 手写数字辨认模子为例，从 剪枝 (Pruning) 和 量化 (Quantization) 两个常用方法出发，提供一套可现实动手操纵的模子优化流程。此示例基于 TensorFlow/Keras 情况，树模怎样先训练一个根本模子，然后对其举行剪枝和量化，末了验证优化后的模子性能。
<hr> 目次

  

• 团体流程概览  
  
• 模子剪枝 (Pruning)
     
  
  • 安装依赖库   
    
  • 修改训练脚本实现剪枝   
    
  • 怎样运行剪枝脚本   
    
  • 查抄与验证剪枝后模子   
    
     
  
• 模子量化 (Quantization)
     
  
  • 原理与应用场景   
    
  • 在脚本中添加量化步调   
    
  • 运行量化脚本   
    
  • 验证量化后模子   
    
     
  
• 常见题目与发起  
  
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