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機械学習モデルを最適化する

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(...)
TensorFlowモデル最適化ツールキットは、展開と実行のためにMLモデルを最適化するためのツールスイートです。多くの用途の中で、ツールキットは次の目的で使用される手法をサポートしています。
  • クラウドおよびエッジデバイス(モバイル、IoTなど)の遅延と推論のコストを削減します。
  • 処理、メモリ、消費電力、ネットワーク使用量、およびモデルのストレージスペースに制限があるエッジデバイスにモデルを展開します。
  • 既存のハードウェアまたは新しい専用アクセラレータでの実行を有効にし、最適化します。

タスクに応じてモデルと最適化ツールを選択します。