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在Torch中，可以使用以下模型壓縮技術來減小模型的大小和提高推理速度：
權重剪枝（Weight Pruning）：移除模型中接近于零的權重，減少參數量以及計算量。
網絡量化（Network Quantization）：將模型中的浮點數參數轉換為低位數（如8位整數），以降低內存占用和計算量。
模型蒸餾（Model Distillation）：用一個較小、較簡單的模型來近似一個大模型的輸出，以減小模型的大小。
網絡剪枝（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練更小的模型，以減小模型的大小。
這些技術可以單獨或結合使用，以實現對模型大小和推理速度的優化。
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