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高级TensorFlow技术

章节 1: TensorFlow 执行与图

TensorFlow 的运行模式：即时执行与图执行

理解 tf.function 和 AutoGraph

追踪机制与图表示

在图结构中实现控制流

使用 tf.GradientTape 进行自动微分

管理资源和内存

调试 TensorFlow 程序

实践：优化函数追踪

章节 2: 高性能 TensorFlow

使用 TensorBoard Profiler 分析 TensorFlow 代码性能

优化 GPU 利用率

混合精度训练技术

张量处理单元（TPU）介绍

XLA（加速线性代数）编译

tf.data 管道的性能考量

模型性能分析与加速实践

章节 3: 使用分布式策略扩展训练

分布式机器学习的基本原理

tf.distribute.Strategy 概述

用于单机多 GPU 训练的 MirroredStrategy

用于多节点训练的 MultiWorkerMirroredStrategy

ParameterServerStrategy 基本思想

用于在 TPU 上训练的 TPUStrategy

有效处理数据并行

调试分布式训练任务

实践：实现分布式训练

章节 4: 高级 API 使用与自定义组件

通过继承tf.keras.Model获得灵活性

构建定制tf.keras层

实现自定义损失函数

开发自定义指标

编写自定义训练循环

处理参差张量和稀疏张量

使用TensorFlow Addons处理特定功能

动手实践：构建自定义模型管线

章节 5: TFX：生产级机器学习流水线

TensorFlow Extended (TFX) 简介

TFX 标准组件概述

数据摄取与验证

特征工程与 Transform

模型训练与调优

模型验证与分析

使用 Pusher 进行模型服务与部署

编排 TFX 流水线

动手实践：构建一个简单的 TFX 流水线

章节 6: 模型部署与优化

保存和加载高级模型格式

TensorFlow Serving 简介

使用 REST 和 gRPC 部署 TensorFlow Serving 模型

模型优化方法

TensorFlow Lite (TF Lite) 简介

为 TF Lite 转换模型

优化设备端推理

动手实践：使用 TF Serving 部署模型

章节 7: 构建进阶架构

从零构建注意力机制

实现Transformer模块

生成对抗网络 (GANs) 原理

在TensorFlow中编写一个简单的GAN

TensorFlow图神经网络（GNN）基础

使用 TF-Agents 的强化学习智能体

实践：实现Transformer编码器层

用于在 TPU 上训练的 TPUStrategy

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参考文献

tf.distribute.TPUStrategy, TensorFlow Authors, 2024 (TensorFlow) - TPUStrategy类的官方API文档，解释了其在TPU上进行分布式训练的用法和参数。
Use TPUs, TensorFlow Authors, 2023 (TensorFlow) - Google TPU与TensorFlow结合使用的综合指南，涵盖设置、训练实践和性能优化。
In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit, Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson, Gaurav Agrawal, Raminder Bajwa, Sarah Bates, Suresh Bhatia, Nan Boden, Al Borchers, Rick Boyle, Pierre-luc Cantin, Clifford Chao, Chris Clark, Jeremy Coriell, Mike Daley, Matt Dau, Jeffrey Dean, Ben Gelb, Tara Vazir Ghaemmaghami, Rajendra Gottipati, William Gulland, Robert Shute, Eric Han, 2017 Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA) (IEEE) DOI: 10.1109/ISCA.2017.20 - 介绍Google第一代张量处理单元（TPU）架构和性能特点的奠基性研究论文。
Better performance with the tf.data API, TensorFlow Authors, 2024 (TensorFlow) - 关于使用tf.data API优化输入管道以避免数据瓶颈的官方指南，这对于高效的TPU训练至关重要。
Faster training with mixed precision, TensorFlow Authors, 2024 (TensorFlow) - 解释如何实现混合精度训练的官方指南，包括使用bfloat16以提高TPU上的训练速度和内存效率。

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