机器学习笔记 - 深入了解TensorFlow模型优化工具包

一、概述

        TensorFlow 模型优化工具包是一套用于优化 ML 模型以进行部署和执行的工具。TensorFlow 模型优化工具包 (TF MOT) 支持的不同模型优化技术。

        该工具包支持用于：

        降低云和边缘设备（例如移动设备、物联网）的延迟和推理成本。

        将模型部署到对处理、内存、功耗、网络使用和模型存储空间有限制的边缘设备。

        为现有硬件或新的专用加速器启用执行和优化。

        使用以下命令安装 TensorFlow 模型优化工具包

pip install tensorflow-model-optimization

二、训练基础模型

1、导入包

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow_model_optimization as tfmot
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, BatchNormalization

2、加载数据集

        这里使用猫狗大战数据集