TensorFlow性能优化指南 🚀

简介

TensorFlow性能优化是提升模型训练和推理效率的关键步骤。以下是一些实用技巧和资源：

1. 硬件加速

• 使用GPU/TPU进行计算加速 🌟
• 优化内存管理，减少显存占用 📦

2. 模型优化

• 启用混合精度训练（Mixed Precision） 🔧
• 使用tf.profiler进行性能分析 📊

3. 分布式训练

• 配置多机多卡训练环境 🧩
• 利用TF Distributed Strategy框架 🌐

扩展资源

• TensorFlow官方性能指南 📚
• 优化技巧实战案例 🧪

通过合理配置和优化，可显著提升TensorFlow应用的运行效率！