Tối ưu hóa mô hình học máy ,Tối ưu hóa mô hình học máy

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(...)
Bộ công cụ tối ưu hóa mô hình TensorFlow là một bộ công cụ để tối ưu hóa các mô hình ML để triển khai và thực thi. Trong số nhiều cách sử dụng, bộ công cụ hỗ trợ các kỹ thuật được sử dụng để:
  • Giảm độ trễ và chi phí suy luận cho các thiết bị đám mây và thiết bị cạnh (ví dụ: di động, IoT).
  • Triển khai mô hình cho các thiết bị cạnh có hạn chế về xử lý, bộ nhớ, mức tiêu thụ điện năng, sử dụng mạng và không gian lưu trữ mô hình.
  • Bật thực thi và tối ưu hóa cho phần cứng hiện có hoặc các bộ tăng tốc mục đích đặc biệt mới.

Chọn mô hình và công cụ tối ưu hóa tùy thuộc vào nhiệm vụ của bạn: