模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质

本申请公开了一种模型压缩存储方法、模型解压缩方法、电子设备及介质，涉及数据存储技术领域，包括：将目标模型的权重矩阵拆分成多个目标向量的组合，对多个目标向量的组合进行重组操作，然后根据重组后向量生成向量集合。重组过程可以对目标向量进行优化和整合，生成的向量集合能够更高效地表示原始的权重矩阵，基于重组后向量和向量集合来存储被压缩的权重矩阵，由此，能够充分挖掘权重矩阵内部的结构信息，避免了对整个权重矩阵的直接存储，从而减少了存储空间。因此，可以解决相关技术中模型存储占用大量存储空间的问题。