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本文深入探讨TensorFlow模型压缩技术，涵盖量化、剪枝、知识蒸馏等核心方法，结合代码示例与实操建议，助力开发者实现高效低耗的AI部署。
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本文深入探讨PyTorch模型压缩技术，涵盖量化、剪枝、知识蒸馏等核心方法，结合代码示例与工程实践，为开发者提供从理论到部署的全流程指导。
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本文全面解析TensorFlow模型压缩的核心工具与技术路径，涵盖量化、剪枝、知识蒸馏等主流方法，结合代码示例与工程实践建议，帮助开发者系统掌握模型轻量化技术，实现推理效率与精度的平衡优化。
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