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TensorFlow 高级主题涵盖了深度学习中的许多复杂概念和技巧。以下是一些关键的高级主题：

1. 模型优化

• 超参数调整：通过调整超参数来优化模型性能。
• 正则化：防止过拟合，提高模型泛化能力。
• 学习率调度：动态调整学习率以加速收敛。

2. 批处理和分布式训练

• 批处理：将数据分成小批量进行训练。
• 分布式训练：在多台机器上并行训练以提高效率。

3. 模型评估

• 准确率、召回率和F1分数：评估分类模型的性能。
• 均方误差和平均绝对误差：评估回归模型的性能。

4. TensorFlow 扩展

• TensorFlow Extended (TFX)：用于构建、训练和部署机器学习管道。
• TensorFlow Lite：用于在移动和嵌入式设备上运行TensorFlow模型。

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要了解更多关于TensorFlow高级主题的信息，请访问我们的高级主题文档。