TensorFlow性能优化的秘诀包括以下几点：
使用GPU加速：TensorFlow支持GPU加速，可以利用GPU的并行计算能力来加速模型训练和推断过程。
模型优化：优化模型结构、减少参数数量、减少冗余计算等可以提高模型的性能。
数据预处理：对输入数据进行预处理可以减少训练过程中的计算量，提高模型的训练速度和性能。
批处理训练：使用批处理训练可以减少数据传输和计算时间，提高训练效率。
分布式训练：利用分布式训练可以将计算任务分配到多台机器上，加快训练速度。
使用TensorFlow的性能优化工具：TensorFlow提供了一些性能优化工具，如TensorBoard、TensorFlow Profiler等，可以帮助用户分析和优化模型的性能。
通过以上方法，可以有效提高TensorFlow模型的性能和训练速度。