Python中的RNN/LSTM计算图优化：内存访问与批处理机制的性能分析 大家好，今天我们来深入探讨Python中循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）计算图优化中的关键环节：内存访问和批处理机制。我们将分析它们对性能的影响，并提供实际代码示例和优化策略。 1. RNN/LSTM计算图与内存访问模式 RNN和LSTM的核心在于其循环结构，这使得它们能够处理序列数据。然而，这种循环结构也带来了独特的内存访问挑战。 1.1 RNN计算图的基本结构 一个简单的RNN单元可以用如下公式表示： ht = tanh(Wxh * xt + Whh * ht-1 + b) yt = Why * ht + c 其中： xt 是时间步 t 的输入。 ht 是时间步 t 的隐藏状态。 ht-1 是时间步 t-1 的隐藏状态。 yt 是时间步 t 的输出。 Wxh, Whh, Why 是权重矩阵。 b, c 是偏置向量。 计算图本质上是将这些公式可视化，它显示了数据之间的依赖关系和计算顺序。在每个时间步，我们需要加载 xt，ht-1，Wxh，Whh，b，然后执行矩阵乘法和激活函数计算，并将结果存 …