自定义训练循环 🔄
使用 tf.keras 构建自定义训练流程可提升模型灵活性：
- 通过
GradientTape手动控制前向传播与反向传播 - 实现自定义损失函数与指标
- 集成自定义回调机制
分布式训练 🌐
加速训练的分布式方案：
MirroredStrategy实现多GPU同步训练MultiWorkerStrategy支持多节点协作TFRecord优化数据读取效率
模型优化 🛠
提升模型性能的技巧：
- 模型剪枝（Model Pruning）
- 量化（Quantization）
- 蒸馏（Knowledge Distillation）
如需深入了解基础概念，请访问[TensorFlow基础教程] (/TensorFlow/Tutorial/Basic)。