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Double_V 2020-09-23 20:20:35 +08:00 committed by GitHub
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模型量化可以在基本不损失模型的精度的情况下将FP32精度的模型参数转换为Int8精度减小模型参数大小并加速计算使用量化后的模型在移动端等部署时更具备速度优势。
本教程将介绍如何使用飞桨模型压缩库PaddleSlim做PaddleOCR模型的压缩。
PaddleSlim项目链接https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim集成了模型剪枝、量化(包括量化训练和离线量化)、蒸馏和神经网络搜索等多种业界常用且领先的模型压缩功能,如果您感兴趣,可以关注并了解。
[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim) 集成了模型剪枝、量化(包括量化训练和离线量化)、蒸馏和神经网络搜索等多种业界常用且领先的模型压缩功能,如果您感兴趣,可以关注并了解。
在开始本教程之前,建议先了解[PaddleOCR模型的训练方法](../../../doc/doc_ch/quickstart.md)以及[PaddleSlim](https://paddleslim.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html)