欢迎来到TensorFlow高级功能学习页面！本教程将带你探索TensorFlow的进阶用法，包括自定义训练循环、高级API、模型优化技巧等。💡
🧠 1. 自定义训练循环
使用tf.keras的自定义训练流程可以更灵活地控制模型训练：
class CustomModel(tf.keras.Model):
def train_step(self, data):
x, y = data
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = self(x, training=True)
loss = self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)
grads = tape.gradient(loss, self.trainable_weights)
self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.trainable_weights))
return {"loss": loss}
📈 2. 模型性能优化
- 使用混合精度训练：
tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16') - 添加学习率调度器：
tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler - 模型量化：
tensorflow.lite.Optimize参数优化 - 分布式策略：
tf.distribute.MirroredStrategy加速训练
📊 3. 高级可视化工具
通过TensorBoard监控训练过程：
tensorboard --logdir=logs
访问TensorBoard实时监控了解基础用法
🌐 4. 扩展学习资源
- TensorFlow官方文档：深入理解API细节
- Keras API指南：探索更多高级功能
- 分布式训练实践：多GPU/多节点部署方案