怎样利用 tf.custom_gradient 绕过算子不可导限制实现自定义反向传播逻辑
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...
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...
在深度学习的训练过程中,Batch Size(批次大小)是一个至关重要的超参数。通常情况下,更大的 Batch Size 能够提供更准确的梯度估计,有助于模型收敛到更优的解。然而,当模型参数量巨大或输入数据维度极高时,有限的显存(VRAM)...