模型优化技巧
- 量化（Quantization）：通过降低模型精度提升推理速度，例如使用
tf.quantization.quantize_and_dequantize进行8位整型量化 - 剪枝（Pruning）：移除冗余权重以减小模型体积，可结合
tfmot工具实现结构化剪枝 - 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：用大模型指导小模型训练，保持性能的同时降低计算开销
生产部署最佳实践
- 使用
tf.saved_model导出可部署模型 - 通过
tf.compat.v1.graph_util进行图优化 - 配置生产环境时优先选择GPU加速
- 部署前进行模型压缩测试
性能调优工具
- 📊 TensorBoard：可视化训练过程与性能指标
- 🔍 Profiling工具：分析计算图瓶颈，使用
tf.profiler进行实时监控 - 🧰 Graph优化器：自动合并操作、消除冗余节点，提升推理效率
扩展阅读
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