什么是自定义训练？

自定义训练是指开发者通过编写代码灵活控制模型训练过程，而非依赖预设的训练流程。在 TensorFlow 中，这通常涉及以下步骤：

  • 定义模型结构（如使用 tf.keras.Model 或 tf.Module）
  • 自定义损失函数（如 tf.keras.losses.Loss 子类）
  • 实现训练循环（如 tf.GradientTape 用于自动微分）
  • 添加自定义回调或优化器（如 tf.keras.callbacks.Callback）
自定义训练

自定义训练的优势

✅ 灵活性：可按需调整训练逻辑，如动态学习率、自定义数据增强
✅ 性能优化：通过手动控制计算图提升训练效率（例如使用 tf.function）
✅ 复用性：模块化设计便于在不同项目间迁移
✅ 实验多样性：支持个性化训练策略（如分布式训练、混合精度）

如何开始？

  1. 安装 TensorFlow：TensorFlow 官方文档
  2. 构建自定义模型： 
    class CustomModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(10)

    def call(self, inputs):
        return self.dense(inputs)
  3. 使用 tf.GradientTape 记录梯度： 
    with tf.GradientTape() as tape:
    predictions = model(inputs)
    loss = loss_function(predictions, labels)
  4. 自定义训练循环（可选）： 
    for epoch in range(epochs):
    for batch in dataset:
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

注意事项

⚠️ 确保数据预处理与模型输入格式一致
⚠️ 使用 tf.config 配置 GPU/TPU 资源
⚠️ 调试时可启用 tf.debugging 工具
⚠️ 复杂训练逻辑建议结合 TensorBoard 监控

TensorFlow训练

扩展阅读

注：以上内容基于 TensorFlow 官方 API 和社区实践，建议结合官方文档深入学习。