TensorFlow模型压缩是一种减小模型大小和加快推理速度的技术，主要有以下几种方法：
网络剪枝（Network Pruning）：通过去除模型中不必要的连接或者参数来减小模型的大小。常见的剪枝方法有一阶剪枝（权重剪枝）、二阶剪枝（通道剪枝）和结构剪枝（层剪枝）等。
量化（Quantization）：通过减少模型中的参数位数来减小模型的大小。通常情况下，将浮点数参数转换为定点数参数，可以有效减小模型大小。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将一个大模型（教师模型）的知识传递给一个小模型（学生模型），从而实现模型压缩。学生模型可以通过蒸馏得到与教师模型相近的性能，但具有更小的体积和更快的推理速度。
权重共享（Weight Sharing）：在模型中共享权重参数来减小模型大小。通过共享参数，可以减少存储和计算量，从而实现模型压缩。
网络蒸馏（Network Slimming）：通过剪枝网络中的冗余通道和层来减小模型大小。网络蒸馏可以减少模型的复杂度和参数量，从而提高模型的推理速度。
以上是一些常见的TensorFlow模型压缩方法，不同的应用场景和需求可能需要采用不同的压缩技术。在实际应用中，可以根据需求选择合适的压缩方法来优化模型性能。