Python 中的数值稳定性分析：计算图中的梯度爆炸/消失点检测与缓解 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中数值稳定性分析，特别是关注计算图中梯度爆炸和梯度消失现象的检测与缓解。在深度学习模型训练中，数值稳定性是一个至关重要的问题。如果梯度爆炸或消失，模型将难以收敛，甚至无法训练。我们将通过代码示例，理论分析和实践技巧来理解这些问题并学习如何解决它们。 1. 数值稳定性基础 首先，我们需要明确什么是数值稳定性。在深度学习中，数值稳定性指的是在计算过程中，数值不会变得过大（爆炸）或过小（消失），从而导致计算结果出现偏差甚至失效。这种偏差会影响模型的训练，使其无法学习到有效的特征。 造成数值不稳定的主要原因包括： 梯度爆炸 (Gradient Explosion): 在反向传播过程中，梯度经过多层传递后变得非常大。这可能导致权重更新过大，模型震荡，甚至 NaN (Not a Number) 值的出现。 梯度消失 (Vanishing Gradient): 在反向传播过程中，梯度经过多层传递后变得非常小，接近于零。这导致浅层网络的权重几乎没有更新，模型无法学习到长距离依赖关系。 2. …