认识

2025年02月12日

柏拉文

越努力，越幸运

一、认识

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在 TensorFlow（特别是 TensorFlow.js）中，模型加速是指采用各种技术优化 模型加载、推理速度 和 计算性能。以下是几种主要的模型加速方法：

1. 模型量化 Model Quantization: 减少模型的权重精度（float32 → float16 / int8）来加速推理并减少模型大小。

2. 模型裁剪 Model Pruning: 通过移除不重要的权重，降低计算量，提高推理速度。裁剪后可以进一步 量化，获得更好的加速效果。

3. 模型分片 Model Sharding: 加快加载速度

4. WebGL/WebGPU 后端硬件加速: 利用 GPU 并行计算。WebGPU 比 WebGL 更快，适合 高性能推理。

   import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
   
   // 选择 WebGPU 加速（实验性）
   tf.setBackend('webgpu');

5. 通过转换为 tfjs_graph_model 来加速模型: 计算图优化，提高推理速度。Graph Model 比 Layers Model 更快，适用于高性能推理。

   const model = await tf.loadGraphModel('model.json');
   model.executeAsync(inputTensor).then(outputTensor => {
       console.log(outputTensor);
   });