硬件加速配置 💻

  • GPU/TPU 使用：确保在训练前启用 CUDA 或 TPU 支持
    GPU_acceleration
  • 内存优化：使用 tf.config.set_visible_devices 控制显存分配
  • 多线程支持：通过 tf.data.Dataset 的 num_parallel_calls 提升数据处理效率

模型优化技巧 🧠

  • 量化感知训练：通过 tf.quantization 减少计算量
    Model_compression
  • 剪枝策略：使用 tensorflow_model_optimization 工具库
  • 混合精度训练：启用 mixed_float16 加速计算
    Half_precision_training

数据处理优化 📊

  • 数据管道优化：使用 tf.data 构建高效流水线
    Data_pipeline
  • 内存映射：通过 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 提升数据加载速度
  • 并行化处理：设置 num_parallel_calls=4 实现多线程加速

分布式训练方案 🌐

  • MirroredStrategy：多GPU训练配置方案
    Distributed_training
  • TPU 扩展：使用 tf.distribute.TPUEstimator 部署
  • 数据并行：通过 tf.distribute.MirroredStrategy 实现

需要更深入的优化实践？请查看 /tensorflow/guides/optimization 获取完整教程 📘