Optimice los modelos de aprendizaje automático ,Optimizar los modelos de aprendizaje automático.
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(...)
El kit de herramientas de optimización de modelos de TensorFlow es un conjunto de herramientas para optimizar los modelos de aprendizaje automático para su implementación y ejecución. Entre muchos usos, el kit de herramientas admite técnicas utilizadas para:
- Reduzca la latencia y el costo de inferencia para la nube y los dispositivos perimetrales (por ejemplo, dispositivos móviles, IoT).
- Implemente modelos en dispositivos perimetrales con restricciones de procesamiento, memoria, consumo de energía, uso de la red y espacio de almacenamiento de modelos.
- Habilite la ejecución y optimice el hardware existente o nuevos aceleradores especiales.
Elija el modelo y la herramienta de optimización según su tarea:
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Mejore el rendimiento con modelos disponibles en el mercado,Mejore el rendimiento con modelos disponibles en el mercado
En muchos casos, los modelos preoptimizados pueden mejorar la eficiencia de su aplicación. En muchos casos, los modelos optimizados previamente pueden mejorar la eficiencia de su aplicación. -
Utilice el kit de herramientas de optimización de modelos de TensorFlow,Utilice el kit de herramientas de optimización de modelos de TensorFlow
Pruebe las herramientas posteriores al entrenamiento para optimizar un modelo de TensorFlow ya entrenado. Pruebe las herramientas posteriores al entrenamiento para optimizar un modelo de TensorFlow ya entrenado. -
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Utilice herramientas de optimización del tiempo de formación y conozca las técnicas. Utilice herramientas de optimización del tiempo de formación y conozca las técnicas.