AMCT工具（TensorFlow）
- 快速入门
本章节以压缩特性中的量化功能为例，并借助sample中MobileNet V2网络模型，为您介绍如何使用命令行方式快速体验压缩一个模型。
- 概述
- 工具安装
- 量化
- 稀疏
- 组合压缩
- 张量分解
张量分解通过分解卷积核的张量，将一个卷积转化成两个小卷积的堆叠来降低推理开销，如用户模型中存在大量卷积，且卷积核shape普遍大于(64, 64, 3, 3)时推荐使用张量分解。
- 获取更多样例
本节给出AMCT所有压缩特性的样例列表，用户可以根据具体要使用的功能，单击链接获取样例代码，也可以参见其中的README_CN.md运行样例。
- 扩展更多特性
- 命令行参数说明
- Python API接口说明
- FAQ
- 附录