TensorFlow中的模型压缩技术包括以下几种：
- 权重剪枝（Weight Pruning）：通过将权重值接近于零的神经元删除，从而减少神经网络中的参数数量，进而减小模型的大小。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过在一个复杂的模型（教师模型）上进行训练，然后将其“知识”传递给一个更小的模型（学生模型）来减小模型的大小。
- 量化（Quantization）：将模型中的浮点数参数转换为定点数参数，从而减小模型的大小。
- 低秩近似（Low-Rank Approximation）：通过对模型中的权重矩阵进行分解，从而减小模型的参数数量和计算复杂度。
- 网络蒸馏（Network Pruning）：通过删除冗余的神经元或连接，从而减小模型的大小。
- 权重共享（Weight Sharing）：通过共享权重参数来减小模型的大小。
- 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）：将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积，从而减小模型的参数数量。
- 稀疏卷积（Sparse Convolution）：通过在卷积操作中引入稀疏性，从而减小模型的大小。
这些模型压缩技术可以帮助减小模型的大小，从而在移动设备等资源受限的环境中实现更高效的模型部署和推理。