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在tensorflow中训练时，权重和成本保持不变

在TensorFlow中训练时，权重和成本保持不变是指在训练过程中固定模型的权重和成本函数，不进行更新。这通常用于特定的场景，例如迁移学习或固定预训练模型的某些层。

权重是指神经网络中连接的参数，它们决定了模型的输出。成本函数是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异的指标，通过最小化成本函数可以优化模型的性能。

保持权重和成本不变的场景包括：

迁移学习：当我们有一个在大规模数据集上预训练的模型时，可以将其作为初始权重，并固定这些权重。然后，我们可以在新的较小数据集上进行微调，只更新模型的最后几层权重，以适应新任务。这样做可以避免在小数据集上过拟合，并加快训练速度。
固定某些层：在一些情况下，我们可能希望固定模型的某些层的权重，例如在一个多任务学习中，其中一些任务共享相同的底层特征提取器。通过固定这些共享层的权重，可以减少参数数量，提高模型的泛化能力。
模型解释性：在某些应用中，我们可能更关注模型的解释性而不是性能。在这种情况下，固定权重和成本可以帮助我们更好地理解模型是如何进行预测的。

在TensorFlow中实现权重和成本保持不变可以通过以下方式：

冻结权重：在定义模型时，将需要保持不变的权重设置为不可训练的变量。这可以通过将trainable参数设置为False来实现。
不更新成本：在训练过程中，将成本函数设置为常数，不参与模型的优化过程。这可以通过将成本函数设置为常数张量或使用tf.stop_gradient函数来实现。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

TensorFlow on Cloud：腾讯云提供的基于云原生架构的TensorFlow云服务，支持高性能的分布式训练和推理。详情请参考：TensorFlow on Cloud
AI Lab：腾讯云提供的人工智能开发平台，集成了TensorFlow等多种深度学习框架，提供了丰富的资源和工具，方便开发者进行模型训练和部署。详情请参考：AI Lab
云服务器：腾讯云提供的弹性计算服务，可用于搭建和运行TensorFlow训练环境。详情请参考：云服务器
云数据库MySQL版：腾讯云提供的高可用、可扩展的云数据库服务，可用于存储和管理TensorFlow模型的训练数据和结果。详情请参考：云数据库MySQL版
云存储COS：腾讯云提供的对象存储服务，可用于存储和管理TensorFlow模型的训练数据和结果。详情请参考：云存储COS

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1.6万亿参数的语言模型：谷歌大脑提出Switch Transformer，预训练速度可达T5的7倍

重要的是，该研究提倡在相对较少数据上训练大型模型，将其作为计算最优方法。基于这些，研究者在增加参数量的同时保持每个示例的 FLOP 不变。...所以，研究者通过设计一个稀疏激活的模型来实现这一目标，该模型能够高效地利用 GPU 和 TPU 等为稠密矩阵乘法设计的硬件。在分布式训练设置中，模型的稀疏激活层在不同设备上分配唯一的权重。...所以，模型权重随设备数量的增加而增加，同时在每个设备上保持可管理的内存和计算空间。 Switch Transformer 的编码器块如下图 2 所示： ?...从中可以观察到一个趋势：在保持每个 token 的 FLOPS 不变时，拥有更多的参数（专家）可以提高训练速度。 ? 基于时间的可扩展性如上图 4 所示，随着专家数量的增加，模型的性能会不断提升。...在结合这三种方法时，如何平衡 FLOPs、通信成本和每个核心的内存变得非常复杂。

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OpenAI 发布稀疏计算内核，更宽更深的网络，一样的计算开销

稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显的不同，就是其中的很多值都是零。稀疏权重矩阵是许多模型所向往的基础部件，因为有稀疏的块参与的矩阵乘法和卷积操作的计算成本只是和块中非零数字的数目成比例而已。...训练后的网络在文本生成建模、半监督情感分类上都有更好的表现。 OpenAI 的研究人员们训练了参数数目差不多的稀疏块权重网络和密集权重矩阵网络，对比它们的表现。...OpenAI 的研究人员们在用于 CIFAR-10 的 PixelCNN++ 模型上做了一个简单的修改，把正常的 2D 卷积核换成了稀疏核，同时把网络变得更深的同时保持其它的超参数不变。...神经网络中的多数权重在训练结束后都可以剪枝。如果让剪枝动作配合此次的稀疏内核使用，那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢？...在生物大脑中，网络的稀疏结构有一部分是在成长时确定的（成长的另一个作用是改变连接强度）。人造神经网络中是否也能有类似的做法呢，就是不仅通过梯度学习连接权重，同时还学习最优的稀疏结构？

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深度 | OpenAI发布「块稀疏」GPU内核：实现文本情感分析与图像生成建模当前最优水平

密集层（左）可由宽而稀疏的层（中）或者深而稀疏的层（右）替代，并同时近似地保持计算时间。与密集权重矩阵相反，稀疏权重矩阵具有大量为零的项目。...稀疏权重矩阵作为模型的构建模块很有吸引力，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成比例。...密集权重矩阵（左）和块稀疏（中）权重矩阵的可视化，其中白色代表零值权重。内核允许在全连接层和卷积层高效地使用块稀疏权重（如上所示）。...在块的层面上，稀疏性模式是完全可配置的。由于内核跳过零值块的计算，所以计算成本只与非零权重的数量成正比，而不是输入/输出特征的数量。存储参数的成本也只与非零权重的数量成正比。 ?...用稀疏内核替代了常规的 2D 卷积核，同时增加网络深度，但保持其它超参数不变，使每个维度占用的比特数从 2.92 下降到 2.90，达到了在该数据集上的当前最佳。

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1.6万亿参数，等于9个GPT-3 谷歌开源巨无霸语言模型Switch Transformer

在开发Switch Transformer时，谷歌研究人员力求最大程度地增加参数数量，同时保持每个训练示例和相对少量的数据训练的FLOPS数量不变。...正如研究人员在一篇详细介绍他们研究成果的论文中所指出的，大规模训练是获得强大模型的有效途径。尽管在大数据集和参数支撑下的简单的架构可以超越一些复杂的算法，然而，高效的大规模训练和密集的计算是关键。...Switch Transformer的编码器块图示研究者利用Mesh-TensorFlow（MTF）库来训练模型，从而利用高效分布式数据和模型并行性。...在分布式训练设置中，他们的模型将不同的权重分配到不同的设备上，这样权重就会随着设备数量的增加而增加，但是每个设备却可以管理设备的内存和计算足迹。 ?...这些模型在一系列不同的自然语言任务和不同的训练机制中，包括预训练、微调和多任务训练，都表现出色。这些进步使得使用数千亿到万亿参数训练模型成为可能，相对于密集的T5基准，这些模型可以实现显著的加速。

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谷歌开源巨无霸语言模型Switch Transformer，1.6万亿参数！

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【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...很明显，批量标准化显著加快了深度网络的训练。如果没有批量标准化，随着每个后续层的增加，训练步骤的数量都会增加，但使用它后，训练步数几乎保持不变。

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轻松读论文——层规范化技术 Layer Normalisation

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机器学习常用术语超全汇总

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深度学习中的模型修剪

本文的内容分为以下几节：函数和神经网络中的“非重要性”概念修剪训练好的神经网络代码片段和不同模型之间的性能比较现代修剪技术最后的想法和结论（我们将讨论的代码段将基于TensorFlow模型优化工具包...在上面的函数中，我们在RHS上有两个术语：x和x²。系数分别为1和5。在下图中，我们可以看到，当第一个系数被改变时，函数的行为不会发生太大变化。 ?...我们将应用修剪计划，以在整个训练过程中保持稀疏程度不变（由开发人员指定）。...方法2：随机初始化网络，通过从头开始训练来修剪网络在这种情况下，除了我们不是从一个已经训练的网络开始，而是从一个随机初始化的网络开始，一切都保持不变。 ? 绿线对应于从头开始实验的修剪。...我想在此领域中探索的其他一些想法是：如果我们可以在训练和再训练带有修剪功能的网络时使用区分性的修剪时间表，该怎么办？当进行幅度修剪时，Zhou等人。

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也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。另请参阅早停法。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。模型函数 (model function) Estimator 中的函数，用于实现机器学习训练、评估和推断。...请注意，并非总是希望旋转不变；例如，倒置的“9”不应分类为“9”。另请参阅平移不变性和大小不变性。 S SavedModel 保存和恢复 TensorFlow 模型时建议使用的格式。...静态模型 (static model) 离线训练的一种模型。平稳性 (stationarity) 数据集中数据的一种属性，表示数据分布在一个或多个维度保持不变。

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