本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。
Switch to English

TensorFlow模型優化入門

1.為任務選擇最佳模型

根據任務,您將需要在模型複雜性和大小之間進行權衡。如果您的任務需要高精度,那麼您可能需要一個大型而復雜的模型。對於精度要求較低的任務,最好使用較小的模型,因為它們不僅佔用更少的磁盤空間和內存,而且通常還更快,更節能。

2.預先優化的模型

查看現有的TensorFlow Lite預優化模型是否可以提供您的應用所需的效率。

3.培訓後的工具

如果您無法在應用程序中使用預先訓練的模型,請在TensorFlow Lite轉換期間嘗試使用TensorFlow Lite後訓練量化工具 ,該工具可以優化您已經訓練的TensorFlow模型。

請參閱訓練後量化教程以了解更多信息。

後續步驟:培訓時工具

如果上述簡單解決方案無法滿足您的需求,則可能需要使用培訓時間優化技術。使用我們的培訓工具進一步優化並更深入地研究。