تحسين نماذج التعلم الآلي ,تحسين نماذج التعلم الآلي
import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot import tf_keras as keras model = keras.Sequential([...]) pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay( initial_sparsity=0.0, final_sparsity=0.5, begin_step=2000, end_step=4000) model_for_pruning = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude( model, pruning_schedule=pruning_schedule) ... model_for_pruning.fit(...)
مجموعة أدوات تحسين نموذج TensorFlow عبارة عن مجموعة من الأدوات لتحسين نماذج ML للنشر والتنفيذ. من بين العديد من الاستخدامات ، تدعم مجموعة الأدوات التقنيات المستخدمة من أجل:
- تقليل زمن الوصول وتكلفة الاستدلال للأجهزة السحابية والحافة (مثل الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء).
- انشر النماذج على الأجهزة المتطورة مع قيود على المعالجة والذاكرة واستهلاك الطاقة واستخدام الشبكة ومساحة تخزين الطراز.
- تفعيل التنفيذ على الأجهزة الموجودة أو مسرعات الأغراض الخاصة الجديدة وتحسينها.
اختر النموذج وأداة التحسين حسب مهمتك:
-
تحسين الأداء باستخدام النماذج الجاهزة تحسين الأداء باستخدام النماذج الجاهزة
في كثير من الحالات، يمكن للنماذج المحسنة مسبقًا تحسين كفاءة التطبيق الخاص بك. ,في كثير من الحالات، يمكن للنماذج المحسنة مسبقًا تحسين كفاءة التطبيق الخاص بك. -
استخدم مجموعة أدوات تحسين نموذج TensorFlow،استخدم مجموعة أدوات تحسين نموذج TensorFlow
جرب أدوات ما بعد التدريب لتحسين نموذج TensorFlow الذي تم تدريبه بالفعل. ,جرب أدوات ما بعد التدريب لتحسين نموذج TensorFlow الذي تم تدريبه بالفعل. -
مزيد من التحسين
استخدم أدوات تحسين وقت التدريب وتعرف على التقنيات. استخدم أدوات تحسين وقت التدريب وتعرف على التقنيات.