如何通过 tf.data 的 snapshot 算子解决大规模分布式训练中的重复预处理开销
在进行大规模深度学习训练时,数据预处理(例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取)往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代(多Epoch)场景下,这些耗时的预处理步骤会被重复执行,造成巨大的计算浪费,并拖慢训练启动速度。 T...
在进行大规模深度学习训练时,数据预处理(例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取)往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代(多Epoch)场景下,这些耗时的预处理步骤会被重复执行,造成巨大的计算浪费,并拖慢训练启动速度。 T...