TensorFlow Compression 2.7.0图像压缩库
压缩模型的深度学习项目，少不了tensorflow_compression这个库，是做图像压缩的。这个.whl包版本是 2.7.0，适配Python 3.7环境，Linux 上装起来也没啥坑，兼容性还不错。
安装后可以直接上手构建变分自编码器（VAE）之类的模型，尤其是要搞率失真优化的场景，用这个库简直太顺了。你只要有个基础的TensorFlow环境，基本就能跑通。
它封装了一些压缩操作，比如EntropyBottleneck、GaussianConditional这些，建模型的时候直接拿来用，省了不少精力。写起来挺像普通的tf.keras代码，风格一致，学习成本也低。
不过有一点要注意，这个库更新频率不低，新老版本改动还挺大，API 偶尔有点小坑，建议先看下官方README或者找找社区的实现案例。
如果你在做图像压缩模型，或者用TensorFlow玩自监督/自编码器类的项目，那它真的挺值得试一下的。顺手提一句，搭配NumPy和Matplotlib用来压缩效果也舒服。
如果你对数据可视化感兴趣，可以看看动漫数据与可视化或者Matplotlib 数据可视化库这些案例，搭配起来效率更高。
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