ابدأ مع تحسين نموذج TensorFlow
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
1. اختر النموذج الأفضل للمهمة اعتمادًا على المهمة، ستحتاج إلى إجراء مقايضة بين تعقيد النموذج وحجمه. إذا كانت مهمتك تتطلب دقة عالية، فقد تحتاج إلى نموذج كبير ومعقد. بالنسبة للمهام التي تتطلب دقة أقل، فمن الأفضل استخدام نموذج أصغر لأنها لا تستخدم مساحة أقل على القرص والذاكرة فحسب، ولكنها أيضًا أسرع بشكل عام وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة.
2. النماذج المحسنة مسبقًا تعرف على ما إذا كانت أي نماذج TensorFlow Lite المحسنة مسبقًا توفر الكفاءة التي يتطلبها تطبيقك.
3. أدوات ما بعد التدريب إذا لم تتمكن من استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا لتطبيقك، فحاول استخدام أدوات تكميم TensorFlow Lite بعد التدريب أثناء تحويل TensorFlow Lite ، والتي يمكنها تحسين نموذج TensorFlow المدرب بالفعل.
راجع البرنامج التعليمي للتكميم بعد التدريب لمعرفة المزيد.
الخطوات التالية: أدوات وقت التدريب إذا كانت الحلول البسيطة المذكورة أعلاه لا تلبي احتياجاتك، فقد تحتاج إلى استخدام تقنيات تحسين وقت التدريب. قم بالتحسين بشكل أكبر باستخدام أدوات وقت التدريب لدينا وتعمق أكثر.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-04 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-04 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[]]