分布式训练 🌐

TensorFlow 支持多设备/多节点分布式训练，可显著加速大规模模型训练。使用 tf.distribute API 实现：

  • MirroredStrategy：多GPU同步训练
  • MultiWorkerMirroredStrategy：多机器分布式训练
  • TPUStrategy：TPU加速方案
Distributed_Training

⚠️ 建议阅读：TensorFlow 分布式训练教程

混合精度训练 🔧

通过混合使用FP16和FP32提升训练效率：

  • 使用 tf.keras.mixed_precision 模块
  • 配合 tf.train.MonitoredTrainingSession 监控
  • 支持自动梯度缩放（Gradient Scaling）
Mixed_Precision_Training

自定义训练循环 🛠

替代Keras内置训练循环，实现更灵活的训练逻辑：

  • 使用 tf.data.Dataset 构建数据流
  • 自定义 model.fit() 方法
  • 集成自定义回调函数
Custom_Training_Loop

TensorBoard 高级用法 📊

深度分析训练过程：

  • 使用 tf.summary 记录自定义指标
  • 可视化计算图（Graph Visualization）
  • 配合 tf.keras.callbacks.TensorBoard 实时监控

📚 扩展学习：TensorBoard 官方文档

模型优化技巧 🚀

  • 使用 tf.keras.utils.plot_model 可视化模型结构
  • 配合 tf.keras.Model.compile 优化器选择
  • 应用 tf.keras.layers.Lambda 实现自定义层
Model_Optimization

迁移学习与微调 🔄

  • 使用 tf.keras.applications 预训练模型
  • 冻结底层网络（Freeze_Base_Layers）
  • 支持 tf.keras.Model.fit 的微调策略

高级数据处理 📁

  • 使用 tf.data.Dataset 实现数据增强
  • 配合 tf.data.Dataset.map 并行处理
  • 支持 tf.data.Dataset.interleave 提升IO效率
Advanced_Data_Processing

模型部署 📦

  • 使用 tf.saved_model 保存模型
  • 支持 tf.lite.TFLiteConverter 转换为移动端模型
  • 集成 tf.keras.models.load_model 实现服务化部署

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