Tối ưu hóa mô hình học máy ,Tối ưu hóa mô hình học máy
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(...)
Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow là một bộ công cụ để tối ưu hóa các mô hình ML để triển khai và thực thi. Trong số nhiều cách sử dụng, bộ công cụ hỗ trợ các kỹ thuật được sử dụng để:
- Giảm độ trễ và chi phí suy luận cho các thiết bị đám mây và thiết bị cạnh (ví dụ: di động, IoT).
- Triển khai mô hình cho các thiết bị cạnh có hạn chế về xử lý, bộ nhớ, mức tiêu thụ điện năng, sử dụng mạng và không gian lưu trữ mô hình.
- Bật thực thi và tối ưu hóa cho phần cứng hiện có hoặc các bộ tăng tốc mục đích đặc biệt mới.
Chọn mô hình và công cụ tối ưu hóa tùy thuộc vào nhiệm vụ của bạn:
-
Cải thiện hiệu suất với các mẫu có sẵn,Cải thiện hiệu suất với các mẫu có sẵn
Trong nhiều trường hợp, các mô hình được tối ưu hóa trước có thể cải thiện hiệu quả ứng dụng của bạn. ,Trong nhiều trường hợp, các mô hình được tối ưu hóa trước có thể cải thiện hiệu quả ứng dụng của bạn. -
Sử dụng Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow,Sử dụng Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow
Hãy thử các công cụ sau đào tạo để tối ưu hóa mô hình TensorFlow đã được đào tạo. ,Hãy thử các công cụ sau đào tạo để tối ưu hóa mô hình TensorFlow đã được đào tạo. -
Tối ưu hóa hơn nữa
Sử dụng các công cụ tối ưu hóa thời gian đào tạo và tìm hiểu về các kỹ thuật. ,Sử dụng các công cụ tối ưu hóa thời gian đào tạo và tìm hiểu về các kỹ thuật.