模型保存与加载 💾

使用 model.save() 和 tf.keras.models.load_model() 可持久化模型。

  • 保存模型：model.save("my_model.h5")
  • 加载模型：loaded_model = tf.keras.models.load_model("/my_model.h5")
    👉 查看完整模型保存教程

自定义训练循环 🛠️

通过 tf.keras.Model 和 tf.keras.Layer 实现自定义训练逻辑

  • 自定义训练步骤：继承 tf.keras.Model 并重写 train_step() 方法
  • 使用 @tf.function 装饰器加速训练过程
    🖼️
    Keras_custom_training_cycle

混合模型构建 🧱

结合 TensorFlow 操作与 Keras API

  • 使用 tf.keras.Model 包裹自定义图层
  • 示例：model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=custom_layer)
  • 混合模型可提升灵活性与性能
    🖼️
    Keras_hybrid_model_structure

分布式训练加速 🚀

利用 tf.distribute 实现多设备训练

  • tf.distribute.MirroredStrategy：多GPU同步训练
  • tf.distribute.TPUStrategy：TPU加速训练
  • 分布式训练可显著降低训练时间
    💡 了解更多分布式训练技巧

高级API应用 📚

探索 Keras API 的进阶用法

  • tf.keras.metrics：自定义评估指标
  • tf.keras.callbacks：训练过程监控与回调
  • tf.keras.optimizers：自定义优化器
    🖼️
    Keras_advanced_api_usage