TensorFlow 进阶指南 🚀

深入探索高级功能与最佳实践

1. 分布式训练 🌐

  • 使用 tf.distribute API 实现多GPU/多节点训练
  • 配合 MirroredStrategy 或 TPUStrategy 提升计算效率
  • 示例：分布式训练实践

2. 自定义训练循环 🧠

  • 替代默认 tf.keras 训练流程，直接操作 GradientTape
  • 实现自定义损失函数与优化器组合
  • 图片：模型优化技巧

3. 模型优化技巧 ⚙️

模型优化技巧
- 梯度裁剪（Gradient Clipping）防止爆炸梯度 - 学习率调度器（Learning Rate Scheduler）动态调整训练参数 - 链接：[TensorFlow 优化指南](/tensorflow/optimization)

4. 高级API应用 🛠️

  • tf.data 构建高效数据流水线
  • tf.estimator 简化模型训练与部署流程
  • 图片：数据处理流程

5. 模型部署与服务化 📦

  • 使用 tf.saved_model 导出模型
  • 结合 TensorFlow Serving 实现生产环境部署
  • 链接：TensorFlow 部署教程

扩展学习 📚