Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Tối ưu hóa mô hình học máy

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(...)
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 hiện. 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 cạnh (ví dụ: thiết bị di động, IoT).
  • Triển khai các mô hình cho các thiết bị cạnh với các hạn chế về xử lý, bộ nhớ, tiêu thụ năng lượng, sử dụng mạng và không gian lưu trữ mô hình.
  • Cho phép thực thi và tối ưu hóa cho phần cứng hiện có hoặc máy gia tốc mục đích đặc biệt mới.

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