隆重推出 LiteRT:Google 為裝置端 AI (舊稱 TensorFlow Lite) 打造的高效能執行階段。
模式多層檢視
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
視覺化工具可讓您分析機器學習模型和圖形,加速部署至裝置端目標。
開始使用
在 Colab 中試用
瞭解詳情
加快邊緣開發速度
邊緣裝置的限制通常需要額外步驟,才能在模型執行前轉換及最佳化模型,而視覺化是瞭解模型並找出最佳化目標的最有效方法之一。
轉換 |
量化 |
提升效率 |
Model Explorer 的並排比較功能,可方便您找出轉換相關問題。可依圖層瀏覽圖表,展開及收合區段即可深入查看圖表。按照所需的精細程度檢查圖表內的內部結構和連線。 |
使用 Model Explorer 找出受到量化影響的問題作業。按照錯誤指標排序運算,以找出品質下降問題、取得每層的深入分析,並比較不同的量化結果,以找出理想的模型大小品質取捨。 |
使用 Model Explorer 進一步瞭解基準測試和偵錯工具的輸出內容。深入瞭解哪些運算可在 GPU 上執行、按照延遲時間排序運算,並比較各加速器的個別運算效能。 |
支援大型模型
Model Explorer 能夠流暢算繪大型模型。數千個節點?別擔心!GPU 型轉譯引擎能夠向上擴充,甚至可以順暢轉譯非常大型的模型。Model Explorer 獨有的方法來將圖層 (例如檔案和資料夾系統) 收合,代表瀏覽速度更快、更簡單。
可提升工作效率的功能
搜尋
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分割檢視畫面 |
資料疊加層
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強大的以規則運算式為基礎的搜尋功能,可協助您尋找、篩選及醒目顯示特定節點。
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在同一個分頁中並排載入模型,方便您進行比較。
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在 Model Explorer 中載入自訂節點專屬資料,快速找出模型的熱點和其他問題。
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匯出至 .png
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書籤
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輕鬆存取中繼資料 |
只要按一下按鈕,即可匯出圖表圖片並分享給團隊成員。
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新增書籤即可儲存位置,方便快速切換區域。
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查看張量形狀、追蹤記錄輸入和輸出內容、醒目顯示相同的圖層,以及查看子項節點數量等等。
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模式多層檢視的兩種方法
在本機執行 |
在 Colab 筆記本中執行
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按照 GitHub 上的簡易安裝操作說明,在本機電腦上設定 Model Explorer。系統會在瀏覽器視窗中執行,且所有資料都會保留在本機中。支援 Linux、Mac 和 Windows。 |
Model Explorer 可在 Colab 中順利執行,因此您可以將模型整合至現有的模型開發工作流程中。請參閱示範筆記本,或按照安裝操作說明自行新增筆記本。 |
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2024-05-17 (世界標準時間)。
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