Начните работу с оптимизацией модели TensorFlow
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
1. Выберите лучшую модель для поставленной задачи
В зависимости от задачи вам придется найти компромисс между сложностью и размером модели. Если ваша задача требует высокой точности, то вам может понадобиться большая и сложная модель. Для задач, требующих меньшей точности, лучше использовать модель меньшего размера, поскольку они не только используют меньше дискового пространства и памяти, но также, как правило, быстрее и более энергоэффективны.
2. Предварительно оптимизированные модели
Посмотрите, обеспечивают ли какие-либо существующие предварительно оптимизированные модели TensorFlow Lite эффективность, необходимую вашему приложению.
3. Инструменты для постобучения
Если вы не можете использовать предварительно обученную модель для своего приложения, попробуйте использовать инструменты квантования после обучения TensorFlow Lite во время преобразования TensorFlow Lite , которые могут оптимизировать вашу уже обученную модель TensorFlow.
Дополнительную информацию см. в руководстве по квантованию после обучения .
Если приведенные выше простые решения не удовлетворяют ваши потребности, возможно, вам придется использовать методы оптимизации времени обучения. Оптимизируйте дальше с помощью наших инструментов для обучения и копайте глубже.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Отсутствует нужная мне информация"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Слишком сложен/слишком много шагов"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Устарел"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Проблема с переводом текста"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Проблемы образцов/кода"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Другое"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Прост для понимания"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Помог мне решить мою проблему"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Другое"
}]
{"lastModified": "\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: 2023-12-01 UTC."}
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2023-12-01 UTC."],[],[]]