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Vidéo: Comment optimiser un modèle TensorFlow ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Techniques d'optimisation
- Réduisez le nombre de paramètres avec la taille et la taille structurée.
- Réduisez la précision de la représentation avec la quantification.
- Mettre à jour l'original maquette topologie à une plus efficace avec des paramètres réduits ou une exécution plus rapide. Par exemple, les méthodes de décomposition tensorielle et la distillation.
À cet égard, qu'est-ce qu'un modèle d'optimisation ?
modèle d'optimisation . type de mathématique maquette qui tente de optimiser (maximiser ou minimiser) une fonction objectif sans violer les contraintes de ressources; également connu sous le nom de programmation mathématique. Modèles d'optimisation inclure la programmation linéaire (LP).
De plus, qu'est-ce que le modèle TensorFlow ? Introduction. TensorFlow Servir est un système de service flexible et performant pour l'apprentissage automatique des modèles , conçu pour les environnements de production. TensorFlow Le service facilite le déploiement de nouveaux algorithmes et expériences, tout en conservant la même architecture de serveur et les mêmes API.
À côté de cela, qu'est-ce que l'optimisation dans l'apprentissage automatique ?
Optimisation est l'ingrédient le plus essentiel dans la recette de apprentissage automatique algorithmes. Cela commence par définir une sorte de fonction de perte/fonction de coût et se termine par la minimiser en utilisant l'une ou l'autre optimisation routine.
TensorFlow est-il open source ?
TensorFlow est un Open source bibliothèque de logiciels pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données. TensorFlow est multiplateforme. Il fonctionne sur presque tout: les GPU et les processeurs, y compris les plates-formes mobiles et embarquées, et même les unités de traitement tensoriel (TPU), qui sont du matériel spécialisé sur lequel effectuer des calculs tenseurs.
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