1.压缩模型:采用模型压缩技术，可以大大减小模型的大小，从而减少对内存的占用。可以通过模型降阶或者模型网格压缩优化来实现，常用的模型压缩技术有剪枝、量化、蒸馏等，说到模型压缩，最简单粗暴的办法当然是减少卷积层数，如果想让3dsmax模型变小，可以做以下操作:删除模型文件中的空对象，清空建模缓存；模型中面数可以适当减少。
可以通过模型缩减或者模型网格压缩优化来实现。一般这个问题可以通过在线的轻量级工具或者技术来解决。上老子的云平台，用他的轻量化工具，一键轻量化模型。处理后的模型可以保留原来的显示效果，并且可以轻松打开。该模型可以被优化。如果想让3dsmax模型变小，可以做以下操作:删除模型文件中的空对象，清空建模缓存；模型中面数可以适当减少。
最近，项目中需要一个小目标检测模型。测试了SSD、YOLO等型号的参数后，直接调用TensorFlowobjectdetectAPI最好，大厂的产品不得不服气。使用mobilenetssdv2模型，配置文件没有修改，训练好的模型不仅检测效果好，而且在CPU上运行了70 ms左右，将模型移植到一台安卓手机(魅族MX4，不算老一点)后，明显卡死；换了同事的华为，在麒麟960上流畅了一点，但还是不能做到实时检测。
说到模型压缩，最简单粗暴的办法当然是减少卷积层数。在使用Tensorflow的API之前，我训练了一个SSD模型，检测效果不错，但是用了将近1 s，为了提高检测速度，我果断开始减少卷积层数，做了不同层的对比测试。结果与原VGG16主干相比，要么检测效果差不多且耗时少不了多少，要么耗时大大减少，但漏检率却在飙升。也就是在这种情况下，我换到了mobilenet网络。
3、ai绘画模型融合内存ai绘画模型融合记忆方法如下。1.压缩模型:采用模型压缩技术，可以大大减小模型的大小，从而减少对内存的占用。常用的模型压缩技术有剪枝、量化、蒸馏等。2.分布式训练:利用分布式训练技术，将模型的训练任务分布到多台计算机或GPU上进行并行计算，从而降低单台计算机或GPU的内存占用压力。3.内存优化:通过代码优化和算法优化，减少模型在运行过程中的内存占用，比如使用块计算、懒加载等技术。
4、有限压缩层地基模型适用条件1。地基为非饱和土层:当局部地基土层为非饱和时，土层的孔隙水压力会对土的应力应变关系产生影响，因此需要考虑土层的吸湿膨胀、脱水收缩等非线性特性，有限压缩层地基模型能很好地考虑这些非线性因素的影响，适用于非饱和土层的地基计算。2.地基为软土层:软土层由于强度低、压缩性大，容易引起地基沉降和变形，有限压缩层地基模型能很好地考虑土层的压缩性和剪切性以及软土层的非线性特性，适用于软土层地基计算。
