模型优化技巧 ⚡️

  • 学习率调度：使用 tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler 动态调整学习率，如余弦退火或指数衰减
  • 混合精度训练：通过 tf.keras.mixed_precision.Policy 提升计算效率，减少显存占用
  • 正则化方法：
    • L1/L2 正则化：防止过拟合
    • Dropout：随机丢弃神经元
    • Batch Normalization：加速训练
模型优化

分布式训练实践 🌐

  • 多GPU训练：利用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现数据并行
  • TPU支持：通过 tf.distribute.TPUStrategy 优化大规模模型训练
  • 分布式策略：
    • tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy
    • tf.distribute.TPUStrategy
    • tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy
分布式训练

自定义训练循环 🛠️

  • 使用 tf.data.Dataset 构建自定义数据管道
  • 通过 tf.GradientTape 实现手动梯度计算
  • 集成 tf.keras.Model 进行自定义训练逻辑
自定义训练循环

扩展阅读

如需深入了解分布式训练配置，可参考：/community/tensorflow/tutorials_zh/distributed_training_guide

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