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Video: Wie optimiere ich ein TensorFlow-Modell?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Optimierungstechniken
- Reduzieren Sie die Parameteranzahl mit Pruning und strukturiertem Pruning.
- Reduzieren Sie die Darstellungsgenauigkeit durch Quantisierung.
- Aktualisieren Sie das Original Modell Topologie zu einer effizienteren mit reduzierten Parametern oder schnellerer Ausführung. Zum Beispiel Tensor-Zersetzungsmethoden und Destillation.
Was ist in diesem Zusammenhang ein Optimierungsmodell?
Optimierungsmodell . Art der mathematischen Modell das versucht optimieren (Maximieren oder Minimieren) einer Zielfunktion, ohne Ressourcenbeschränkungen zu verletzen; auch als mathematische Programmierung bekannt. Optimierungsmodelle umfassen Lineare Programmierung (LP).
Was ist außerdem das TensorFlow-Modell? Einführung. TensorFlow Serving ist ein flexibles, leistungsstarkes Serving-System für maschinelles Lernen Modelle , für Produktionsumgebungen entwickelt. TensorFlow Serving macht es einfach, neue Algorithmen und Experimente bereitzustellen, während die gleiche Serverarchitektur und APIs beibehalten werden.
Was ist darüber hinaus Optimierung beim maschinellen Lernen?
Optimierung ist die wichtigste Zutat im Rezept von maschinelles Lernen Algorithmen. Es beginnt mit der Definition einer Art Verlustfunktion/Kostenfunktion und endet mit der Minimierung der it mit der einen oder anderen Optimierung Routine.
Ist TensorFlow Open Source?
TensorFlow ist ein Open Source Softwarebibliothek für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen. TensorFlow ist plattformübergreifend. Es läuft auf fast allem: GPUs und CPUs – einschließlich mobiler und eingebetteter Plattformen – und sogar Tensor Processing Units (TPUs), die spezielle Hardware für Tensor-Mathematik sind.
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