TensorFlow model optimizasyonuna başlayın
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
1. Görev için en iyi modeli seçin
Göreve bağlı olarak modelin karmaşıklığı ile boyutu arasında bir denge kurmanız gerekecektir. Göreviniz yüksek doğruluk gerektiriyorsa büyük ve karmaşık bir modele ihtiyacınız olabilir. Daha az hassasiyet gerektiren görevler için, daha küçük bir model kullanmak daha iyidir çünkü bunlar yalnızca daha az disk alanı ve bellek kullanmakla kalmaz, aynı zamanda genel olarak daha hızlıdır ve enerji açısından daha verimlidir.
2. Önceden optimize edilmiş modeller
Mevcut TensorFlow Lite önceden optimize edilmiş modellerden herhangi birinin uygulamanızın gerektirdiği verimliliği sağlayıp sağlamadığını görün.
3. Eğitim sonrası araçlar
Uygulamanız için önceden eğitilmiş bir model kullanamıyorsanız, TensorFlow Lite dönüşümü sırasında önceden eğitilmiş TensorFlow modelinizi optimize edebilecek TensorFlow Lite eğitim sonrası niceleme araçlarını kullanmayı deneyin.
Daha fazla bilgi edinmek için eğitim sonrası kuantizasyon eğitimine bakın.
Yukarıdaki basit çözümler ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa eğitim süresi optimizasyon tekniklerini dahil etmeniz gerekebilir. Eğitim süresi araçlarımızla daha da optimize edin ve daha derine inin.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"İhtiyacım olan bilgiler yok"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Çok karmaşık / çok fazla adım var"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Güncel değil"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Çeviri sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Örnek veya kod sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Diğer"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Anlaması kolay"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Sorunumu çözdü"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Diğer"
}]
{"lastModified": "Son g\u00fcncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC."}
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC."],[],[]]
