概览

AMCT工具（Caffe）

介绍如何通过AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对Caffe框架的原始网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（训练后量化和量化感知训练）、张量分解。

AMCT工具（TensorFlow）

介绍如何通过AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对TensorFlow框架的原始网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（训练后量化和量化感知训练）、通道稀疏、组合压缩、近似校准、张量分解。

AMCT工具（PyTorch）

介绍如何通过AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对PyTorch框架的原始网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（训练后量化和量化感知训练）、通道稀疏、组合压缩、张量分解。

AMCT工具（ONNX）

介绍如何使用AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对ONNX网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（仅支持训练后量化）。

AMCT工具（TensorFlow,Ascend）

介绍如何基于安装了TF_Adapter TensorFlow框架的AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对TensorFlow框架的网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（仅支持训练后量化）。

需要借助带有NPU设备的在线推理环境。

AMCT工具（MindSpore）

介绍如何通过AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对MindSpore框架的原始网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化，训练后量化和量化感知训练。

需要带NPU设备的训练环境（量化后输出的*.air格式模型只能借助带NPU设备的训练环境导出）。

AMCT工具（AscendCL方式）

介绍如何使用基于AscendCL接口的AMCT（AMCT，Ascend Model Compression Toolkit）对原始网络模型进行压缩，并介绍了使用的压缩方法：量化（仅支持训练后量化）。

需要借助带NPU设备的训练环境（量化后输出的*.air格式模型只能借助带NPU设备的训练环境导出）。