PaddlePaddle深度学习框架提供了多种模型压缩与存储优化技术，帮助用户在保证模型精度的前提下减小模型大小，提高模型性能和运行效率。以下是一些常用的模型压缩与存储优化技术：
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参数量压缩：通过使用稀疏矩阵、低秩矩阵等技术对模型参数进行压缩，减小模型的存储空间和计算量。
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网络剪枝：剪枝是指将模型中冗余的连接或神经元进行裁剪，从而减小模型的规模。PaddlePaddle提供了自动剪枝工具，可以根据模型训练过程中的统计信息自动进行剪枝操作。
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量化：将模型参数和激活值从浮点数转换为定点数或低位宽的浮点数，从而减小模型的存储空间和计算量。
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蒸馏（Knowledge Distillation）：通过训练一个更小的模型来近似原始模型的预测结果，从而减小模型的规模。
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模型融合：将多个模型融合为一个更大的模型，从而减小模型的规模。
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模型量化与部署：在模型训练完成后，使用PaddlePaddle提供的模型量化和部署工具对模型进行优化和压缩，使其适合在移动设备等资源受限的环境下运行。
总的来说，PaddlePaddle深度学习框架提供了全面的模型压缩与存储优化技术，用户可以根据实际需求选择合适的技术来优化自己的模型。
