📚 优化核心策略
硬件加速配置
- 启用GPU：
tf.config.list_physical_devices('GPU') - 使用TPU：通过
tf.distribute.TPUStrategy分配资源 - 检查设备状态：
print("可用设备:", tf.config.list_physical_devices())
GPU_优化- 启用GPU：
代码层面优化
- 图像处理：使用
tf.data.Dataset进行预加载 - 内存管理：通过
tf.keras.utils.normalize减少显存占用 - 并行计算：启用
tf.config.optimizer.set_jit_compile(True)内存_管理
- 图像处理：使用
训练加速技巧
- 混合精度训练：
tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16') - 模型量化：使用
tensorflow.lite进行量化部署 - 分布式训练：通过
tf.distribute.MirroredStrategy多卡并行缓存_策略
- 混合精度训练：
🌐 扩展阅读
📈 性能监控工具
- 使用
tf.profiler分析计算图 - 通过
tensorboard可视化资源使用情况 - 监控指标：
- 显存占用
- 计算耗时
- 数据传输延迟
TensorBoard_监控
📌 优化目标：在保证模型精度的前提下，将训练速度提升30%以上！