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Video: Come si ottimizza un modello TensorFlow?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Tecniche di ottimizzazione
- Riduci il numero di parametri con potature e potature strutturate.
- Riduci la precisione rappresentativa con la quantizzazione.
- Aggiorna l'originale modello topologia a una più efficiente con parametri ridotti o esecuzione più rapida. Ad esempio, metodi di decomposizione tensoriale e distillazione.
A questo proposito, cos'è un modello di ottimizzazione?
modello di ottimizzazione . tipo di matematica modello che tenta di ottimizzare (massimizzare o minimizzare) una funzione obiettivo senza violare i vincoli delle risorse; noto anche come programmazione matematica. Modelli di ottimizzazione includono la Programmazione Lineare (LP).
Inoltre, cos'è il modello TensorFlow? Introduzione. TensorFlow Il servizio è un sistema di servizio flessibile e ad alte prestazioni per l'apprendimento automatico Modelli , progettato per ambienti di produzione. TensorFlow Servire semplifica l'implementazione di nuovi algoritmi ed esperimenti, mantenendo la stessa architettura server e le stesse API.
Oltre a questo, cos'è l'ottimizzazione nell'apprendimento automatico?
Ottimizzazione è l'ingrediente più essenziale nella ricetta di apprendimento automatico algoritmi. Inizia con la definizione di una sorta di funzione di perdita/funzione di costo e termina con la riduzione al minimo utilizzando l'una o l'altra ottimizzazione routine.
TensorFlow è open source?
TensorFlow è un open source libreria software per il calcolo numerico utilizzando grafici di flusso di dati. TensorFlow è multipiattaforma. Funziona su quasi tutto: GPU e CPU, comprese piattaforme mobili e integrate, e persino unità di elaborazione del tensore (TPU), che sono hardware specializzato su cui eseguire la matematica del tensore.
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Di seguito sono elencate cinque procedure consigliate che è possibile eseguire durante la distribuzione del modello predittivo in produzione. Specificare i requisiti di prestazione. Algoritmo di previsione separato dai coefficienti del modello. Sviluppa test automatizzati per il tuo modello. Sviluppa infrastrutture di back-testing e now-testing. Sfida poi aggiornamenti del modello di prova
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