This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

মেশিন লার্নিং মডেলগুলি অনুকূল করুন

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(...)
টেনসরফ্লো মডেল অপটিমাইজেশন টুলকিট মোতায়েন ও সম্পাদনের জন্য এমএল মডেলগুলির অনুকূলকরণের জন্য সরঞ্জামগুলির একটি স্যুট। অনেকগুলি ব্যবহারের মধ্যে, টুলকিট ব্যবহৃত কৌশলগুলি সমর্থন করে:
  • মেঘ এবং প্রান্ত ডিভাইসের জন্য বিলম্বিতা এবং অনুমানের ব্যয় হ্রাস করুন (যেমন মোবাইল, আইওটি)।
  • প্রক্রিয়াকরণ, মেমরি, বিদ্যুৎ-ব্যবহার, নেটওয়ার্কের ব্যবহার এবং মডেল স্টোরেজ স্পেসে বিধিনিষেধ সহ ডিভাইসগুলি প্রান্তে মডেল স্থাপন করুন।
  • কার্যকর করা সক্ষম এবং বিদ্যমান হার্ডওয়্যার বা নতুন বিশেষ উদ্দেশ্যে ত্বরণকারীদের জন্য অনুকূলকরণ করুন।

আপনার কাজের উপর নির্ভর করে মডেল এবং অপ্টিমাইজেশন সরঞ্জামটি চয়ন করুন: