一、分布式训练与加速 🌐
- 多GPU训练：使用
tf.distribute.MirroredStrategy实现多GPU并行计算 - TPU支持：通过
tf.distribute.TPUStrategy优化大规模模型训练效率 - 跨节点扩展：结合
tf.distribute.ClusterResolver实现多机分布式训练
二、自定义训练循环 🛠️
- 手动梯度管理：使用
tf.GradientTape实现更灵活的反向传播 - 自定义训练步骤：通过
tf.keras.Model.fit的steps_per_epoch参数控制训练流程 - 混合精度训练：启用
tf.keras.mixed_precision提升计算效率
三、高级模型优化 🔧
- 学习率调度：使用
tf.keras.optimizers.schedules实现动态学习率调整 - 正则化技术：集成 L1/L2 正则化与 Dropout 防止过拟合
- 模型剪枝与量化：通过
tensorflow_model_optimization库优化模型部署
四、TensorBoard 高级用法 📊
- 自定义指标可视化：通过
tf.summary.create_file_writer记录任意训练数据 - 投影到3D空间：使用
tsne或umap实现嵌入可视化 - 性能分析：利用 TensorBoard 的
profiler工具优化计算图效率
五、部署优化 📦
- 模型导出：使用
tf.saved_model.save生成生产环境可用模型 - 服务化部署：结合
TensorFlow Serving实现高效模型服务 - 量化部署：通过
tf.lite.TFLiteConverter生成轻量级移动端模型