Ottimizza i modelli di machine learning ,Ottimizza i modelli di machine learning
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(...)
TensorFlow Model Optimization Toolkit è una suite di strumenti per l'ottimizzazione dei modelli ML per la distribuzione e l'esecuzione. Tra i molti usi, il toolkit supporta le tecniche utilizzate per:
- Riduci la latenza e i costi di inferenza per dispositivi cloud ed edge (ad es. mobile, IoT).
- Distribuisci i modelli sui dispositivi perimetrali con limitazioni su elaborazione, memoria, consumo energetico, utilizzo della rete e spazio di archiviazione del modello.
- Abilita l'esecuzione e ottimizza per hardware esistente o nuovi acceleratori per scopi speciali.
Scegli il modello e lo strumento di ottimizzazione in base alla tua attività:
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Migliora le prestazioni con modelli pronti all'uso, Migliora le prestazioni con modelli pronti all'uso
In molti casi, i modelli pre-ottimizzati possono migliorare l'efficienza della tua applicazione. ,In molti casi, i modelli pre-ottimizzati possono migliorare l'efficienza della tua applicazione. -
Utilizza il kit di strumenti per l'ottimizzazione del modello TensorFlow,Utilizza il kit di strumenti per l'ottimizzazione del modello TensorFlow
Prova gli strumenti post-formazione per ottimizzare un modello TensorFlow già addestrato. ,Prova gli strumenti post-formazione per ottimizzare un modello TensorFlow già addestrato. -
Ottimizza ulteriormente
Utilizza strumenti di ottimizzazione del tempo di formazione e apprendi le tecniche. ,Utilizzare strumenti di ottimizzazione del tempo di formazione e apprendere le tecniche.