训练循环是构建和训练机器学习模型的核心流程，Keras 通过 Model.fit() 方法提供高层抽象，但也支持自定义训练逻辑。以下是关键知识点：

1. 高层训练循环

使用 Model.fit() 是最常见的方式，它自动处理：

  • 数据批量迭代
  • 损失计算
  • 优化器更新
  • 模型评估
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)

⚠️ 该方法适用于大多数标准训练场景，如需自定义可使用低层 API

2. 自定义训练循环

对于复杂需求，可手动实现训练流程：

  • 创建 tf.data.Dataset 数据管道
  • 定义训练步骤函数（使用 @tf.function 装饰）
  • 管理训练状态（如学习率衰减）
for epoch in range(epochs):
    for batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            predictions = model(batch)
            loss = loss_function(batch, predictions)
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

3. 高级功能实现

  • 自定义回调：通过 tf.keras.callbacks.Callback 扩展训练行为
  • 分布式训练：使用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU训练
  • 混合精度训练：启用 tf.keras.mixed_precision.Policy 提升效率

4. 扩展阅读

想要深入了解训练循环的底层实现机制，可参考： /keras/custom_training/tutorial

训练循环流程图

5. 常见问题