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基于协同优化的TensorFlow资源与批尺寸配置策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，深度学习作为人工智能领域的核心技术，取得了令人瞩目的成就，在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等诸多领域得到了广泛应用。随着深度学习技术的不断演进，其模型规模和复杂度持续攀升，对计算资源的需求也日益增长。

TensorFlow作为谷歌开发并于2015年开源的深度学习框架，凭借其强大的功能、灵活的架构以及丰富的工具和库，成为了众多研究人员和工程师在深度学习领域的首选。它支持在各种硬件平台上进行模型的构建、训练和部署，无论是在单机环境还是分布式集群中，都能展现出卓越的性能。