สารบัญ:
วีดีโอ: ฉันจะปรับโมเดล TensorFlow ให้เหมาะสมได้อย่างไร
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ
- ลดจำนวนพารามิเตอร์ด้วยการตัดแต่งกิ่งและการตัดแต่งกิ่งที่มีโครงสร้าง
- ลดความแม่นยำในการเป็นตัวแทนด้วยการหาปริมาณ
- อัพเดทต้นฉบับ แบบอย่าง โทโพโลยีให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยพารามิเตอร์ที่ลดลงหรือการดำเนินการที่เร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น วิธีการสลายตัวของเทนเซอร์และการกลั่น
ในเรื่องนี้ โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไร?
โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพ . ประเภทของคณิตศาสตร์ แบบอย่าง ที่พยายามจะ เพิ่มประสิทธิภาพ (สูงสุดหรือย่อเล็กสุด) ฟังก์ชันวัตถุประสงค์โดยไม่ละเมิดข้อจำกัดของทรัพยากร หรือที่เรียกว่าการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพ รวมถึงการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น (LP)
นอกจากนี้ โมเดล TensorFlow คืออะไร? บทนำ. TensorFlow การให้บริการเป็นระบบการให้บริการที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง รุ่น , ออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต TensorFlow การให้บริการทำให้ง่ายต่อการปรับใช้อัลกอริธึมและการทดลองใหม่ ในขณะที่ยังคงสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์และ API เดิมไว้
นอกจากนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
การเพิ่มประสิทธิภาพ เป็นส่วนผสมที่สำคัญที่สุดในสูตรของ การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึม เริ่มต้นด้วยการกำหนดฟังก์ชันการสูญเสีย/ฟังก์ชันต้นทุนบางประเภท และจบลงด้วยการย่อให้เล็กสุดโดยใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง การเพิ่มประสิทธิภาพ กิจวัตรประจำวัน.
TensorFlow เป็นโอเพ่นซอร์สหรือไม่
TensorFlow เป็น โอเพ่นซอร์ส ไลบรารีซอฟต์แวร์สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขโดยใช้กราฟการไหลของข้อมูล TensorFlow เป็นข้ามแพลตฟอร์ม มันทำงานบนเกือบทุกอย่าง: GPU และ CPU ซึ่งรวมถึงมือถือและแพลตฟอร์มแบบฝังตัวและแม้กระทั่งหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการคำนวณเทนเซอร์
แนะนำ:
โมดูล TensorFlow คืออะไร?
โมดูลคือชิ้นส่วนที่มีอยู่ในตัวเองของกราฟ TensorFlow พร้อมด้วยน้ำหนักและสินทรัพย์ ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในงานต่างๆ ในกระบวนการที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบถ่ายโอน การถ่ายโอนการเรียนรู้สามารถทำได้: ฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เล็กลง ปรับปรุงการวางนัยทั่วไป และ เร่งการฝึก
ทำไมถึงเรียกว่า TensorFlow?
TensorFlow เป็นระบบรุ่นที่สองของ Google Brain การคำนวณ TensorFlow จะแสดงเป็นกราฟการไหลของข้อมูลแบบระบุสถานะ ชื่อ TensorFlow มาจากการดำเนินการที่โครงข่ายประสาทเทียมดังกล่าวดำเนินการกับอาร์เรย์ข้อมูลหลายมิติ ซึ่งเรียกว่าเทนเซอร์
ฉันจะติดตั้ง TensorFlow ได้อย่างไร
ติดตั้ง TensorFlow CPU สำหรับ Python เปิดหน้าต่าง Anaconda/Command Prompt ใหม่และเปิดใช้งานสภาพแวดล้อม tensorflow_cpu (หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ) เมื่อเปิดแล้ว ให้พิมพ์คำสั่งต่อไปนี้ในบรรทัดคำสั่ง: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow= =1. รอให้การติดตั้งเสร็จสิ้น
ฉันจะติดตั้ง TensorFlow ด้วยตนเองได้อย่างไร
ฉันจะติดตั้ง TensorFlow จากแพ็คเกจที่ดาวน์โหลดด้วยตนเองจาก https://pypi.org/simple/* ได้อย่างไร --trusted-host pip ติดตั้ง tensorflow --trusted-host pypi conda สร้าง conda สร้าง -n tensorflow pip python=3.6 เปิดใช้งานการติดตั้ง pip tensorflow --ignore-installed -- อัปเกรดเทนเซอร์โฟลว์
ฉันจะเรียกใช้ AWS TensorFlow ได้อย่างไร
ในการเปิดใช้งาน TensorFlow ให้เปิดอินสแตนซ์ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ของ DLAMI พร้อม Conda สำหรับ TensorFlow และ Keras 2 บน Python 3 ที่มี CUDA 9.0 และ MKL-DNN ให้รันคำสั่งนี้: $ source activate tensorflow_p36 สำหรับ TensorFlow และ Keras 2 บน Python 2 ที่มี CUDA 9.0 และ MKL-DNN ให้รันคำสั่งนี้: