机器学习平台：TensorFlow二次开发_（7）.TensorFlow图形计算优化.docx

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TensorFlow图形计算优化

在机器学习和深度学习任务中，计算效率和资源利用率是至关重要的。TensorFlow作为一个强大的机器学习框架，提供了多种优化技术来提高图形计算的性能。本节将详细介绍TensorFlow图形计算优化的原理和方法，包括图优化、内存优化、并行计算等，并通过具体例子演示如何应用这些优化技术。

图优化

1.图优化概述

TensorFlow图优化是指在模型训练或推理过程中，通过一系列技术手段对计算图进行优化，以提高运行效率和降低资源消耗。图优化主要包括以下几个方面：

常量折叠：将图中的常量计算提前完成，减少运行时的计算量。