Какие существуют способы оптимизации работы с TensorFlow в производственных условиях?

Некоторые способы оптимизации работы с TensorFlow в производственных условиях:

• Оптимизация конвейера ввода данных. stlplaces.com Эффективность загрузки и предварительной обработки данных сильно влияет на общую скорость вывода. stlplaces.com Можно использовать, например, tf.data API для оптимизации процесса загрузки данных, асинхронной предварительной обработки и применения таких техник, как предварительное извлечение и кэширование. stlplaces.com
• Использование оптимизированных операций. stlplaces.com TensorFlow предоставляет высокопроизводительные оптимизированные операции (Ops), которые ускорены GPU или оптимизированы для конкретного оборудования. stlplaces.com
• Квантование. stlplaces.com www.geeksforgeeks.org Преобразование чисел модели с плавающей запятой в целые числа может ускорить вывод и уменьшить размер модели. www.geeksforgeeks.org
• Оптимизация графа вывода. stlplaces.com Такие методы, как сворачивание констант, устранение общих подвыражений и обрезка графа, могут устранить избыточные вычисления и уменьшить общий размер графа, что приведёт к более быстрому выводу. stlplaces.com
• Профилирование и мониторинг. stlplaces.com Чтобы выявить узкие места в производительности и области для улучшения, можно профилировать модель во время вывода с помощью инструментов профилирования TensorFlow. stlplaces.com
• Оптимизация оборудования. stlplaces.com Можно оптимизировать модель TensorFlow для конкретного используемого оборудования. stlplaces.com Например, использовать cuDNN для графических процессоров NVIDIA или OpenVINO для процессоров Intel. stlplaces.com
• Использование TensorFlow Lite. stlplaces.com Если позволяет развертывание, можно рассмотреть преобразование модели в формат TensorFlow Lite, который оптимизирован для мобильных и пограничных устройств. stlplaces.com
• Параллелизация или пакетная обработка. stlplaces.com Если применимо, можно рассмотреть параллелизацию или пакетную обработку запросов вывода для максимальной пропускной способности. stlplaces.com