TensorFlow性能优化指南：Performance Guide

目录

• Performance Guide

  • 1. 一些通用的性能优化手段

    • 1.1 输入管道的优化策略

  • 1.1.1 在 CPU 环境下执行数据预处理操作

  • 1.2 应用 tf.data API 接口

  • 1.3 解码与裁剪运算处理

  • 1.4 大文件的使用方法

    • 1.2 数据格式规范
    • 1.3 常见的融合操作

  • 1.3.1 对 batch norm 进行融合处理

    • 1.4 RNN 性能优化
    • 1.5 源码构建与 TensorFlow 安装流程

  • 2. 针对 GPU 的性能优化方式

  • 3. 针对 CPU 的性能优化方式

Performance Guide

本文重点阐述：提升 TensorFlow 代码性能的相关策略。全文将从以下几个方面展开论述：

• 跨类型模型与各类硬件平台适用的通用优化手段
• 针对图形处理器（GPU）的特定优化方案
• 针对中央处理器（CPU）的特定优化方案

1. 通用的一些优化技术

本节内容将重点介绍一些具有广泛适用性的通用技术（适用于各类模型与硬件平台）。这些技术将被划分为以下几个方面：

• 输入流程的优化措施（Input pip