TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习模型的训练与推理。以下为常见基准测试场景与性能数据概览：
🧠 测试场景
- 图像识别：使用 CIFAR-10/100 数据集评估模型准确率
- 自然语言处理：基于 GLUE 数据集测试多任务学习性能
- 时间序列预测：在 Yahoo Finance 数据集上验证序列模型效果
- 推荐系统：通过 MovieLens 数据集衡量协同过滤算法效率
🏗️ 测试环境
| 硬件配置 | 性能指标 |
|---|---|
| NVIDIA A100 GPU | 19.2 TFLOPS |
| Intel Xeon CPU | 2.4GHz/32核 |
| 集成环境 | Docker 容器 |
📈 性能数据（示例）
- ResNet-50：GPU 训练速度提升 87%（对比 CPU）
- BERT-base：推理延迟降低至 12ms（优化后）
- TensorFlow 2.12：支持 CUDA 12.1 与 cuDNN 8.5 新特性
📘 扩展阅读
如需深入了解 TensorFlow 性能调优，可访问 TensorFlow基准指南 获取更多技术细节。