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TensorFlow 性能调优指南 🚀

1. 基础优化技巧

• 📈 硬件资源监控
  使用 nvidia-smi 或 htop 监控 GPU/内存/CPU 使用率，确保资源未过载。

  

• ⚙️ 数据类型优化
  将 float32 转换为 float16 或 bfloat16 以减少内存占用和计算开销。

  

2. 模型与训练策略

• 🔄 混合精度训练
  启用 tf.keras.mixed_precision 支持混合精度，提升训练速度。
  了解更多混合精度技巧

• ⏱️ 批量大小调整
  根据显存限制动态调整 batch_size，参考 TensorFlow官方文档 获取详细说明。

3. 分布式与加速

• 🌐 分布式训练配置
  使用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU并行，或 tf.distribute.TPUStrategy 用于TPU加速。

  

• ⚡ XLA编译加速
  开启 tf.xla 编译选项，优化计算图执行效率。
  查看XLA配置示例

4. 工具与调试

• 🔍 性能分析工具
  使用 tf.profiler 分析计算图瓶颈，或通过 TensorBoard 视觉化资源使用情况。

• 📊 基准测试对比
  对比不同优化方案的性能差异，推荐使用 Benchmark测试模板 进行量化评估。

📌 提示：调优需结合具体场景，建议从简单优化开始逐步深入。更多实战案例请参阅 TensorFlow性能调优社区