מטב מודלים של למידת מכונה ,מטב מודלים של למידת מכונה
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(...)
ערכת הכלים לאופטימיזציה של מודלים של TensorFlow היא חבילת כלים לאופטימיזציה של מודלים של ML לפריסה וביצוע. בין שימושים רבים, ערכת הכלים תומכת בטכניקות המשמשות ל:
- צמצם את עלות ההשהיה וההסקה עבור מכשירי ענן וקצה (למשל נייד, IoT).
- פרוס דגמים למכשירי קצה עם הגבלות על עיבוד, זיכרון, צריכת חשמל, שימוש ברשת ושטח אחסון של דגמים.
- אפשר ביצוע בחומרה קיימת או אופטימיזציה של מאיצים חדשים למטרות מיוחדות.
בחר את הדגם וכלי האופטימיזציה בהתאם למשימה שלך:
-
שפר ביצועים עם דגמי מדף, שפר ביצועים עם דגמי מדף
במקרים רבים, מודלים מותאמים מראש יכולים לשפר את היעילות של היישום שלך. ,במקרים רבים, מודלים מותאמים מראש יכולים לשפר את היעילות של היישום שלך. -
השתמש בערכת כלי אופטימיזציית מודל TensorFlow, השתמש בערכת כלי אופטימיזציית מודל TensorFlow
נסה את הכלים שלאחר האימון כדי לייעל מודל TensorFlow שכבר הוכשר. ,נסה את הכלים שלאחר האימון כדי לייעל מודל TensorFlow שכבר הוכשר. -
בצע אופטימיזציה נוספת
השתמש בכלי אופטימיזציה בזמן האימון ולמד על הטכניקות. ,השתמש בכלי אופטימיזציה בזמן הדרכה ולמד על הטכניקות.