硬件加速与性能调优 ⚡
使用GPU/TPU可显著提升训练速度，确保在代码中启用：
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
数据预处理优化 📊
- 数据增强：通过
tf.data.Dataset实现高效数据增强 - 数据类型优化：使用
tf.float16减少显存占用 - 预取机制：添加
prefetch_to_device避免I/O瓶颈
模型结构优化 🧠
- 模型剪枝：使用
tensorflow_model_optimization库 - 量化训练：启用
quantize_training=True参数 - 混合精度训练：结合
mixed_float16策略
训练技巧 📈
- 学习率调整：尝试
ReduceLROnPlateau回调函数 - 分布式训练：配置
tf.distribute.MirroredStrategy - 检查点保存：使用
ModelCheckpoint优化恢复流程
扩展阅读 📚
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