Bir sorunuz mu var? TensorFlow Forum Ziyaret Forumunda toplulukla bağlantı kurun

Makine öğrenimi modellerini optimize edin

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 Model Optimization Toolkit , makine öğrenimi modellerini dağıtım ve yürütme için optimize etmeye yönelik bir araç paketidir. Araç seti, birçok kullanımın yanı sıra aşağıdakiler için kullanılan teknikleri de destekler:
  • Bulut ve uç cihazlar (ör. Mobil, IoT) için gecikme ve çıkarım maliyetini azaltın.
  • Modelleri, işleme, bellek, güç tüketimi, ağ kullanımı ve model depolama alanı kısıtlamalarıyla uç cihazlara dağıtın.
  • Yürütmeyi etkinleştirin ve mevcut donanım veya yeni özel amaçlı hızlandırıcılar için optimize edin.

Görevinize bağlı olarak modeli ve optimizasyon aracını seçin: