📘 SwiGLU 自定义模块
30 章 · 从入门到部署
⚡
PyTorch 深度实战 · 友好色系
1
SwiGLU激活函数概述
LLaMA
数学原理 · 与ReLU/GELU对比 · 大模型应用
2
PyTorch基础回顾
张量操作 · 自动求导 · nn.Module · forward
3
自定义SwiGLU模块设计
初始化 · 权重矩阵 · 前向传播公式实现
4
SwiGLU模块完整实现
继承nn.Module · __init__/forward · 参数初始化
5
测试与验证
单元测试 · 对比标准激活函数 · 梯度流检查
6
Transformer中应用
替换FFN激活函数 · 维度匹配 · 残差连接
7
优化技巧
F.linear替代手动矩阵乘 · in-place注意事项
8
SwiGLU变体
GeGLU · ReGLU · 门控机制本质
9
梯度分析
手动计算梯度 · 验证自动求导 · 梯度消失/爆炸
10
量化部署
动态/静态量化 · 对SwiGLU影响
11
ONNX导出
torch.onnx.export · 动态轴 · 算子兼容性
12
C++部署
LibTorch加载 · 前向推理 · 性能基准
13
混合精度训练
AMP · GradScaler · 数值稳定性
14
分布式训练
DDP封装 · 梯度同步 · 通信开销
15
显存优化
梯度检查点 · 激活重计算 · 显存对比
16
初始化方法
Xavier · Kaiming · 正交初始化对比
17
正则化
Dropout · 权重衰减 · LayerNorm位置
18
调试技巧
打印中间激活 · 梯度范数 · TensorBoard
19
单元测试框架
pytest参数化 · 覆盖率 · 边界条件
20
文档编写
Sphinx · 类型注解 · 使用示例
21
版本兼容性
PyTorch 1.x vs 2.x · CUDA · Python
22
性能剖析
torch.profiler · 瓶颈分析 · 算子融合
23
JIT编译
torch.jit.script/trace · 性能提升
24
TorchScript导出
静态图优化 · 序列化 · 跨语言调用
25
Triton自定义算子
Triton基础 · 高性能kernel · 对比原生
26
CUDA扩展
C++/CUDA · pybind11 · 性能测试
27
模型压缩
知识蒸馏 · 剪枝 · 量化影响
28
迁移学习
预训练加载 · 微调策略 · 冻结层
29
工业级实践
大规模训练经验 · 故障排查 · 最佳实践
30
未来发展
最新研究 · 门控融合 · 硬件适配趋势