模型训练优化

  • ✅ 随机梯度下降（Stochastic_Descent）：通过小批量数据迭代更新模型参数，降低计算负载
  • 🚀 动量优化（Momentum_Optimization）：加速收敛并抑制震荡，适合高维度参数空间
  • 📈 学习率衰减策略：使用 tf.keras.optimizers.schedules 实现动态调整
模型训练_优化

分布式计算

  • 🌐 分布式训练：利用 TF_Distributed_Strategy 实现多设备/多节点并行计算
  • 🧠 数据并行 vs 模型并行：根据任务需求选择合适的分布式模式
  • ⚙️ Horovod集成：通过 tf.estimator 实现高效的分布式训练框架
分布式计算_TensorFlow

内存优化

  • 📦 变量量化：使用 tf.quantization 减少内存占用
  • 🧠 混合精度训练：通过 tf.train.experimental.enable_mixed_precision 提升效率
  • 🧹 内存泄漏排查：分析 tf.profiler 的内存使用报告
内存优化_TensorFlow

超参数调优

  • 📊 网格搜索：遍历参数组合寻找最优解
  • 🔄 随机搜索：更高效地探索超参数空间
  • 🧪 贝叶斯优化：使用 scipy.optimize 实现智能调参
超参数调优_TensorFlow

模型压缩

  • 📌 剪枝（Pruning）：通过 tensorflow_model_optimization 库实现
  • 📉 知识蒸馏（Knowledge_Distillation）：用教师模型指导学生模型压缩
  • 🔌 TensorFlow Lite转换：部署轻量化模型到移动端
模型压缩_TensorFlow

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