WinMLTools 还 支持 将 以 浮点 32 表示 的 模型 压缩 为 8 位 整数 表示 形式 。 这 可能 会 使 磁盘占 用量 最 多 降低 75 % ， 具体 取决于 型号 。 这 种 降低 是 通过 一 项 称为 训练 后 权重量化 的 技术 来 实现 的 ， 在 这 种 技术 中 ， 将 对 模型 进行 分析 ， 并 将 存储 的 张量 权重 从 32 位 浮点 数据 减少 为 8 位 数据 。

WinMLTools also supports the compression of models represented in floating point 32 into 8-bit integer representations . This could yield a disk footprint reduction of up to 75 % depending on the model . This reduction is done via a technique called post-training weight quantization , where the model is analyzed and the stored tensor weights are reduced from 32-bit floating point data into 8-bit data .
