Este é o aplicativo do Windows chamado TensorFlow Model Optimization Toolkit cuja versão mais recente pode ser baixada como TensorFlowModelOptimization0.7.4.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado TensorFlow Model Optimization Toolkit with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Kit de ferramentas de otimização de modelo do TensorFlow
DESCRIÇÃO
O TensorFlow Model Optimization Toolkit é um conjunto de ferramentas para otimizar modelos de ML para implantação e execução. Entre muitos usos, o kit de ferramentas oferece suporte a técnicas usadas para reduzir os custos de latência e inferência para dispositivos de nuvem e borda (por exemplo, dispositivos móveis, IoT). Implante modelos em dispositivos de borda com restrições de processamento, memória, consumo de energia, uso de rede e espaço de armazenamento do modelo. Habilite a execução e otimize o hardware existente ou novos aceleradores de finalidade especial. Escolha o modelo e a ferramenta de otimização dependendo da sua tarefa. Em muitos casos, modelos pré-otimizados podem melhorar a eficiência de seu aplicativo. Experimente as ferramentas pós-treinamento para otimizar um modelo TensorFlow já treinado. Use ferramentas de otimização de tempo de treinamento e conheça as técnicas.
Recursos
- Melhore o desempenho com modelos de prateleira
- Use o kit de ferramentas de otimização de modelo do TensorFlow
- Otimize ainda mais
- Use ferramentas de otimização de tempo de treinamento e conheça as técnicas
- Modelos pré-otimizados podem melhorar a eficiência de sua aplicação
- Otimize os modelos de aprendizado de máquina
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-optim.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
