מטב מודלים של למידת מכונה
import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot model = tf.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(...)
ערכת הכלים לאופטימיזציה של מודלים של TensorFlow היא חבילת כלים לאופטימיזציה של מודלים של ML לפריסה וביצוע. בין שימושים רבים, ערכת הכלים תומכת בטכניקות המשמשות ל:
- צמצם את עלות ההשהיה וההסקה עבור מכשירי ענן וקצה (למשל נייד, IoT).
- פרוס דגמים למכשירי קצה עם הגבלות על עיבוד, זיכרון, צריכת חשמל, שימוש ברשת ושטח אחסון של דגמים.
- אפשר ביצוע בחומרה קיימת או אופטימיזציה של מאיצים חדשים למטרות מיוחדות.
בחר את הדגם וכלי האופטימיזציה בהתאם למשימה שלך:
-
שפר את הביצועים עם דגמי מדף
במקרים רבים, מודלים מותאמים מראש יכולים לשפר את היעילות של היישום שלך. -
השתמש בערכת הכלים לאופטימיזציה של מודל TensorFlow
נסה את הכלים שלאחר האימון כדי לייעל מודל TensorFlow שכבר הוכשר. -
בצע אופטימיזציה נוספת
השתמש בכלי ייעול בזמן האימון ולמד על הטכניקות.