深度学习

2026-02-08andy阅读(57)评论(0)

谷歌的张量处理单元（TPU）是专为加速深度学习工作负载而设计的硬件，尤其擅长处理大规模的矩阵乘法和卷积操作。然而，要充分发挥TPU的性能，我们必须确保计算图能够被高效地编译和分发。在TensorFlow中，这主要通过 tf.distribu...

2026-02-08andy阅读(49)评论(0)

分布式训练是加速大型模型训练的关键技术。在多GPU或多机环境中，梯度同步（Gradient Synchronization）的效率决定了整体训练的性能上限。在TensorFlow和PyTorch等框架中，NVIDIA的集合通信库（NCCL）...

2026-02-08andy阅读(55)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...

2026-02-08andy阅读(46)评论(0)

MultiWorkerMirroredStrategy (MWMS) 是 TensorFlow 2.x 中用于多机多卡同步训练的首选策略。它通过在每个 Worker 的 GPU 上复制模型权重，并在梯度计算后使用 All-reduce 操作...

2026-02-07andy阅读(43)评论(0)

在自然语言处理（NLP）或处理其他序列数据时，我们经常遇到批量数据中序列长度不一致的情况（例如句子长短不一）。传统的做法是使用零值（padding）将所有序列填充到批次中的最大长度。这不仅浪费了内存，也导致模型在推理或训练时对这些零值进行不...

2026-02-07andy阅读(36)评论(0)

在处理推荐系统或大规模广告系统时，我们经常遇到具有数百万甚至数十亿唯一值的类别特征（如用户ID、商品ID）。如果直接将这些ID作为输入并依赖传统的 Keras Embedding 层，模型在内存和初始化速度上都会面临巨大挑战。 解决这个问题...

2026-02-07andy阅读(37)评论(0)

在 TensorFlow 2.x 的分布式训练或多副本（Multi-Replica）环境中，当多个计算设备（如多个 GPU）同时计算梯度并尝试更新同一个共享变量时，如何同步和合并这些梯度是一个关键问题。TensorFlow 通过 tf.Va...

2026-02-07andy阅读(41)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，我们通常依赖TensorFlow或PyTorch等框架自动计算梯度。然而，某些操作，例如四舍五入（tf.round）、取整（tf.floor）、或者某些复杂的硬件相关的自定义操作，它们在数学上几乎处处不可导，会导...

2026-02-06andy阅读(56)评论(0)

在构建灵活的深度学习模型时，我们经常需要创建自定义 Layer（层）或 Model（模型）。然而，这些自定义组件内部的权重（例如，全连接层中的 W 矩阵）往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...

2026-02-06andy阅读(45)评论(0)

在TensorFlow中，tf.data管道是高效数据加载的关键。然而，许多用户在使用复杂的预处理步骤（尤其是涉及大量Python原生操作时）会遇到内存占用持续增长，甚至耗尽系统资源的问题。这通常不是操作系统意义上的“内存泄漏”，而是由于数...