在Torch中，可以使用以下模型压缩技术来减小模型的大小和提高推理速度：
权重剪枝（Weight Pruning）：移除模型中接近于零的权重，减少参数量以及计算量。
网络量化（Network Quantization）：将模型中的浮点数参数转换为低位数（如8位整数），以降低内存占用和计算量。
模型蒸馏（Model Distillation）：用一个较小、较简单的模型来近似一个大模型的输出，以减小模型的大小。
网络剪枝（Network Pruning）：移除模型中的一些层或通道，以减小模型的大小。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过将大模型的知识传递给小模型来训练更小的模型，以减小模型的大小。
这些技术可以单独或结合使用，以实现对模型大小和推理速度的优化。
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