1. 硬件加速与资源配置

使用 GPU/TPU 可显著提升训练效率，确保在代码中启用以下配置：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([...])

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GPU_加速

2. 代码优化技巧

  • 混合精度训练：启用 mixed_float16 减少内存占用
  • 批量处理优化：使用 tf.data.Dataset 的 prefetch 方法
  • 模型量化：通过 quantization-aware training 降低推理延迟
  • 内存管理：定期执行 tf.keras.backend.clear_session()
代码_优化技巧

3. 模型结构优化

  • 使用轻量级模型（如 MobileBERT）替代完整模型
  • 优化注意力机制：尝试 Sparse Attention 或 Local Attention
  • 采用模型剪枝技术：使用 tensorflow_model_optimization 工具库
模型_结构优化

4. 数据预处理加速

  • 使用 tf.data 的 cache() 方法保存数据
  • 启用 num_parallel_calls 进行多线程处理
  • 对文本数据进行预处理时，优先使用 tf.io.read_file() 代替传统方法

5. 性能监控工具

使用 TensorBoard 监控训练过程：

tensorboard --logdir=logs
性能_监控工具

6. 高级优化策略

  • 梯度累积：通过 GradientTape 实现
  • 优化器选择：推荐使用 AdamW 或 LAMB
  • 学习率调度：使用 CosineDecay 或 ReduceLROnPlateau

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