优化策略概览

  • 数据预处理:使用 tf.data.Dataset 构建高效数据管道,提升训练速度

    数据预处理
  • 模型结构优化:尝试轻量化模型(如 MobileBERT)或混合精度训练

    模型结构优化
  • 超参数调整:通过网格搜索或贝叶斯优化寻找最佳学习率与批次大小

    超参数调整

实践建议

  1. 使用混合精度训练:通过 tf.keras.mixed_precision 加速计算

    混合精度训练
  2. 分布式训练:利用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU加速

    分布式训练
  3. 模型量化:通过 tf.quantization 降低推理延迟

    模型量化

扩展学习

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