ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ TensorFlow Model Optimization Toolkit ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ TensorFlowModelOptimization0.7.4.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ TensorFlow Model Optimization Toolkit ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
TensorFlow Model Optimization Toolkit
ລາຍລະອຽດ
TensorFlow Model Optimization Toolkit ແມ່ນຊຸດເຄື່ອງມືສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຈໍາລອງ ML ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ ແລະການປະຕິບັດ. ໃນບັນດາການນໍາໃຊ້ຫຼາຍຢ່າງ, ຊຸດເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນເຕັກນິກທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາ latency ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ inference ສໍາລັບອຸປະກອນ cloud ແລະ edge (ເຊັ່ນ: ມືຖື, IoT). ນຳໃຊ້ຕົວແບບໃຫ້ກັບອຸປະກອນທີ່ມີຂໍ້ຈຳກັດກ່ຽວກັບການປະມວນຜົນ, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ການນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ ແລະພື້ນທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນແບບຈໍາລອງ. ເປີດໃຊ້ງານ ແລະປັບແຕ່ງຮາດແວທີ່ມີຢູ່ກ່ອນແລ້ວ ຫຼືເຄື່ອງເລັ່ງຈຸດປະສົງພິເສດໃໝ່. ເລືອກຮູບແບບແລະເຄື່ອງມືການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂຶ້ນຢູ່ກັບວຽກງານຂອງທ່ານ. ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ຮູບແບບການເພີ່ມປະສິດທິພາບກ່ອນສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານ. ລອງໃຊ້ເຄື່ອງມືຫຼັງການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປັບຕົວແບບ TensorFlow ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລ້ວ. ໃຊ້ເຄື່ອງມືການເພີ່ມປະສິດທິພາບເວລາການຝຶກອົບຮົມແລະຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບເຕັກນິກ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ປັບປຸງປະສິດທິພາບດ້ວຍຕົວແບບນອກຊັ້ນວາງ
- ໃຊ້ TensorFlow Model Optimization Toolkit
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບຕື່ມອີກ
- ໃຊ້ເຄື່ອງມືການເພີ່ມປະສິດທິພາບເວລາການຝຶກອົບຮົມແລະຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບເຕັກນິກ
- ຮູບແບບການເພີ່ມປະສິດທິພາບກ່ອນສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານໄດ້
- ປັບຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຫ້ເໝາະສົມ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-optim.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
