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tensorflow中的紧急执行在第二次迭代时停止记录梯度

紧急执行（eager execution）是 TensorFlow 中的一种执行模式，它允许在 Python 运行时逐行执行代码，并立即获得结果。紧急执行的特点是动态计算图，即每次执行时都会构建一个新的计算图。

在 TensorFlow 中，紧急执行允许我们以更直观、更易于调试的方式编写和运行代码。相比于传统的计算图方式，紧急执行更加灵活，减少了编写代码和调试的复杂性。

然而，紧急执行的执行效率相对较低，不适用于大规模数据和复杂模型的训练。因此，在 TensorFlow 中，通常会将代码转换为计算图的形式进行运行，以提高执行效率。

在第二次迭代时停止记录梯度，意味着在紧急执行模式下，TensorFlow 不会保留第二次迭代的梯度信息。这可以节省内存和计算资源，但也意味着无法使用这些梯度进行参数更新。

当我们需要在 TensorFlow 中使用紧急执行模式，并且在每次迭代后都要使用梯度进行参数更新时，我们可以使用 tf.GradientTape 的上下文管理器来确保梯度信息被记录和使用。

以下是一些与 TensorFlow 相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址，供参考：

TensorFlow on Cloud：腾讯云上的 TensorFlow 服务，提供了强大的机器学习和深度学习能力。链接：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
AI 机器学习平台（腾讯云）：提供了一站式的 AI 开发环境和工具，包括 TensorFlow 等常见的机器学习框架。链接：https://cloud.tencent.com/product/tiia

请注意，以上产品和链接仅供参考，具体选择和使用需根据实际需求和情况进行评估。

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但说实话，ReLU 确实是运行速度最快、最简便的，而且令人惊讶的是，它们在工作时梯度并不会逐渐减小（从而能够防止梯度消失）。...粗略地说，方差缩放初始化根据每一层输入或输出的数量（在 TensorFlow 中默认为输入的数量）来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要其他技巧（如梯度裁剪或批归一化）的情况下在网络中更深入地传播...在将批处理大小减小为 1 时，这样做会暴露是否有梯度消失和梯度爆炸等问题。...我们曾经遇到过一个好几个星期都没有收敛的网络，当我们删除了批归一化层（BN 层）之后，我们才意识到第二次迭代的输出都是 NaN。在这里使用批量归一化层，相当于在需要止血带的伤口上贴上了创可贴。...使用一个更大的批处理规模——还觉得不够的话，如果可以，你不妨使用整个训练集——能减小梯度更新的方差，使每次迭代变得更加准确。换句话说，权重更新能够朝着正确的方向发展。但是！

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深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

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从零开始深度学习（十八）：深度学习框架（TensorFlow和Pytorch之争）

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