ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

เริ่มต้นด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลอง TensorFlow

1. เลือกรูปแบบที่ดีที่สุดสำหรับงาน

คุณจะต้องทำการแลกเปลี่ยนระหว่างความซับซ้อนของโมเดลและขนาดทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงาน หากงานของคุณต้องการความแม่นยำสูงคุณอาจต้องใช้โมเดลที่ใหญ่และซับซ้อน สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำน้อยควรใช้แบบจำลองที่เล็กกว่าเนื่องจากไม่เพียง แต่ใช้พื้นที่ดิสก์และหน่วยความจำน้อย แต่โดยทั่วไปแล้วยังเร็วกว่าและประหยัดพลังงานกว่าด้วย

2. โมเดลที่ปรับให้เหมาะสมล่วงหน้า

ดูว่า รุ่นที่ปรับแต่งล่วงหน้า TensorFlow Lite ที่มีอยู่ให้ประสิทธิภาพที่แอปพลิเคชันของคุณต้องการ

3. เครื่องมือหลังการฝึกอบรม

หากคุณไม่สามารถใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนสำหรับแอปพลิเคชันของคุณให้ลองใช้เครื่องมือ วัดปริมาณหลังการฝึก TensorFlow Lite ระหว่าง การแปลง TensorFlow Lite ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล TensorFlow ที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วของคุณ

ดู บทแนะนำการหาปริมาณหลังการฝึกอบรม เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

ขั้นตอนถัดไป: การใช้เครื่องมือเวลาฝึก

หากวิธีแก้ปัญหาง่ายๆข้างต้นไม่ตรงกับความต้องการของคุณคุณอาจต้องเกี่ยวข้องกับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาการฝึกอบรม เพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น ด้วยเครื่องมือเวลาฝึกอบรมของเราและเจาะลึกลงไป