ug数模数据太大怎么轻量化
第一步：我们新建两个文件，一个是默认不改变，一个是经过优化处理。NX网小平面体轻量化测试1.prt 为不作任何改变，NX网小平面体轻量化测试2.prt ，进行轻量化测试。
第二步：NX网小平面体轻量化测试2.prt ，在NX菜单——编辑——平面体——抽样优化
第三步：在抽样优化小平面体对话框中，我们先框选小平面体，注意，不是点击选择，因为小平面体数量很多，必须用框选所
第四步：继续，在抽样优化控制里，方法使用【%百分比】，这样更简单直观，通过对比发现，20%还是比较适中的，那当然了你也可以自行根据自己的需求设定数值。
在设置里，最好把【锁定边界】勾选上，因为边界对于我们一个产品来说，是至关重要的，如果你想保留副本对比一下，可以勾上【编辑副本】，值得提醒的是这样你的文件体积会变大很多，不介意的话无所谓
这样我们就完成了NX小平面体的轻量化
可以进行以下方式的轻量化处理。
首先，对于数据进行特征提取和降维处理，可以通过PCA等算法减少数据维度，从而实现对数据量的减少。
其次，可以通过数据压缩算法对数据进行压缩，例如JPEG、MP3等算法可以对图片、音频等进行压缩，从而达到减少数据量的目的。
最后，可以采用深度学习模型中的一些轻量化技术，例如MobileNet、ShuffleNet等，这些模型可以在不影响精度的前提下减少网络参数，从而达到减少模型大小的目的。
su模型太大了怎么压缩
如果您的Su模型太大了，可以尝试使用以下方法进行压缩：
1. 量化压缩：可以将模型中的浮点数转换为较小的整数，从而减少存储空间。这种方法可能会对模型的精度产生一定影响。
2. 剪枝：可以通过剪掉模型中不必要或很少用到的神经元或权重来减小模型的大小。这种方法可能会对模型的精度产生一定影响。
3. 蒸馏：可以使用蒸馏技术将大型Su模型转换为更小、更轻量级的模型。
4. 分块：将大型Su模型分成多个较小的子模型，并在执行推理时仅加载需要使用的子模型。
5. 神经网络压缩算法：如哈夫曼编码、网络修剪等，可以通过对神经网络结构进行优化来减小Su模型大小。
需要根据您自己的实际情况选择合适的压缩方法，并进行适当调整和优化，以达到最佳效果。