Talaan ng mga Nilalaman:

Paano ko i-optimize ang isang modelo ng TensorFlow?
Paano ko i-optimize ang isang modelo ng TensorFlow?

Video: Paano ko i-optimize ang isang modelo ng TensorFlow?

Video: Paano ko i-optimize ang isang modelo ng TensorFlow?
Video: Training Midjourney Level Style And Yourself Into The SD 1.5 Model via DreamBooth Stable Diffusion 2024, Nobyembre
Anonim

Mga diskarte sa pag-optimize

  1. Bawasan ang bilang ng parameter gamit ang pruning at structured pruning.
  2. Bawasan ang katumpakan ng representasyon gamit ang quantization.
  3. I-update ang orihinal modelo topology sa isang mas mahusay na isa na may pinababang mga parameter o mas mabilis na pagpapatupad. Halimbawa, ang mga pamamaraan ng tensor decomposition at distillation.

Kaugnay nito, ano ang modelo ng pag-optimize?

modelo ng pag-optimize . uri ng matematika modelo na sumusubok na i-optimize (i-maximize o i-minimize) ang isang layunin na function nang hindi lumalabag sa mga hadlang sa mapagkukunan; kilala rin bilang mathematical programming. Mga modelo ng pag-optimize isama ang Linear Programming (LP).

Bilang karagdagan, ano ang modelo ng TensorFlow? Panimula. TensorFlow Ang paghahatid ay isang flexible, mataas na pagganap na sistema ng paghahatid para sa machine learning mga modelo , na idinisenyo para sa mga kapaligiran ng produksyon. TensorFlow Pinapadali ng paghahatid ang pag-deploy ng mga bagong algorithm at eksperimento, habang pinapanatili ang parehong arkitektura ng server at mga API.

Bukod dito, ano ang pag-optimize sa machine learning?

Pag-optimize ay ang pinakamahalagang sangkap sa recipe ng machine learning mga algorithm. Nagsisimula ito sa pagtukoy ng ilang uri ng function ng pagkawala/function ng gastos at nagtatapos sa pagliit nito gamit ang isa o ang isa pa. pag-optimize nakagawian.

Open source ba ang TensorFlow?

TensorFlow ay isang open source software library para sa numerical computation gamit ang data-flow graphs. TensorFlow ay cross-platform. Gumagana ito sa halos lahat ng bagay: Mga GPU at CPU-kabilang ang mga mobile at naka-embed na platform-at maging ang mga tensor processing unit (TPU), na mga espesyal na hardware para gawin ang tensor math.

Inirerekumendang: