TensorFlow NLP 优化技巧指南 🎉

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

  

• 模型结构优化：尝试轻量化模型（如 MobileBERT）或混合精度训练

  

• 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

  

实践建议

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

   

2. 分布式训练：利用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU加速

   

3. 模型量化：通过 tf.quantization 降低推理延迟

   

扩展学习

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