このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。
Switch to English

TensorFlowモデルの最適化を開始する

1.タスクに最適なモデルを選択します

タスクによっては、モデルの複雑さとサイズの間でトレードオフを行う必要があります。タスクに高い精度が必要な場合は、大きくて複雑なモデルが必要になる場合があります。必要な精度が低いタスクの場合は、ディスクスペースとメモリの使用量が少ないだけでなく、一般的に高速でエネルギー効率が高いため、小さいモデルを使用することをお勧めします。

2.事前に最適化されたモデル

既存のTensorFlow Liteの事前最適化モデルがアプリケーションに必要な効率を提供しているかどうかを確認します。

3.トレーニング後のツール

アプリケーションで事前トレーニング済みのモデルを使用できない場合は、 TensorFlow Lite変換中にTensorFlow Lite ポストトレーニング量子化ツールを使用してみてください。これにより、トレーニング済みのTensorFlowモデルを最適化できます。

詳細については、 トレーニング後の量子化チュートリアルをご覧ください。

次のステップ:トレーニング時のツール

上記の単純なソリューションではニーズが満たされない場合は、トレーニング時の最適化手法を使用する必要がある場合があります。トレーニング時間ツールを使用してさらに最適化し、深く掘り下げます。