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在Torch中，可以使用以下模型壓縮技術(shù)來減小模型的大小和提高推理速度：
權(quán)重剪枝（Weight Pruning）：移除模型中接近于零的權(quán)重，減少參數(shù)量以及計(jì)算量。
網(wǎng)絡(luò)量化（Network Quantization）：將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低位數(shù)（如8位整數(shù)），以降低內(nèi)存占用和計(jì)算量。
模型蒸餾（Model Distillation）：用一個(gè)較小、較簡單的模型來近似一個(gè)大模型的輸出，以減小模型的大小。
網(wǎng)絡(luò)剪枝（Network Pruning）：移除模型中的一些層或通道，以減小模型的大小。
知識蒸餾（Knowledge Distillation）：通過將大模型的知識傳遞給小模型來訓(xùn)練更小的模型，以減小模型的大小。
這些技術(shù)可以單獨(dú)或結(jié)合使用，以實(shí)現(xiàn)對模型大小和推理速度的優(yōu)化。
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