A100显卡服务器在使用TensorFlow时怎么使用缓存或数据预加载
数据集缓存: 使用 tf.data.Dataset.cache() 方法将数据集缓存到内存中。这能减少磁盘 I/O 瓶颈,尤其是对于训练大型数据集时,提高数据读取速度。 如果磁盘空间有限,可以设置 cache_type=’disk’ 和[……]
数据集缓存: 使用 tf.data.Dataset.cache() 方法将数据集缓存到内存中。这能减少磁盘 I/O 瓶颈,尤其是对于训练大型数据集时,提高数据读取速度。 如果磁盘空间有限,可以设置 cache_type=’disk’ 和[……]
模型简化: 尽可能简化模型结构:移除不必要的层,使用更轻量级的模型,如 MobileNet、EfficientNet 等,或者只保留对性能关键的层。 卷积神经网络(CNN)优化: 对卷积层使用更小的内核尺寸,如 1×1 或 3×3,而非 5×5 或更大的尺寸。[……]