Optimize a Model with TensorFlow Lite Converter
Quantize neural networks to float16/int8 and optimize TensorFlow models with the Python API of TensorFlow Lite – TF2 Tutorial.
An episode of TensorFlow 2.x Insights.
▬ Contents of this video ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ?
0:00 - Intro
0:30 - Theory part
1:34 - Code part: import MNIST and train a simple CNN
2:35 - Code part: TF-Lite simple conversion
3:10 - Code part: Float16 quantization
4:00 - Code part: Dynamic int8 range quantization
4:21 - Code part: integer quantization with float fallback
4:44 - Code part: Full integer quantization
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Link to the Notebook: https://github.com/EscVM/EscVM_YT/blob/master/Notebooks/0%20-%20TF2.X%20Tutorials/tf_2_tflite_conversions.ipynb
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Optimize a Model with TensorFlow Lite Converter», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.