在深度学习模型训练中，梯度计算是优化模型的核心环节。TensorFlow 提供了灵活的策略（Strategy）API 来管理分布式训练，同时通过梯度解释技术帮助开发者理解模型决策过程。以下是关键知识点：

📌 1. 策略（Strategy）基础

  • MirroredStrategy：多GPU训练，同步更新梯度
    多GPU训练
  • TPUStrategy：TPU设备加速，自动处理梯度聚合
    TPU训练
  • MultiWorkerMirroredStrategy：跨多台机器的分布式训练
    🔗 了解更多分布式策略

📈 2. 梯度解释技术

  • Grad-CAM：通过梯度加权可视化模型关注区域
    Grad_CAM可视化
  • XRAI：基于梯度的类激活解释方法
    • 支持复杂模型结构
    • 提供像素级重要性评分
  • Integrated Gradients：路径积分法解释输入特征贡献
    🔗 查看完整实现案例

🛠 3. 实践建议

  • 使用 tf.keras.Model 的 get_gradients() 方法获取梯度
  • 结合 tf.distribute 实现多设备策略
  • 定期使用 tf.debugging 检查梯度爆炸/消失问题
    梯度调试

📚 延伸学习：TensorFlow 官方策略文档 提供了更详细的分布式训练配置指南