macOS系统下TensorFlow训练首个epoch卡住无报错问题求助

• 核心错误在自定义的constrained_mse损失函数实现，直接导致了内存爆炸和运行效率异常
  1. 每次计算损失时，都会将全量600万条训练数据call_X_train转换为张量并执行全量前向传播、二阶求导操作，完全没有按batch处理，相当于每次迭代都要重复处理600万条数据，内存占用自然飙升，你观测到的「数据量越小越能正常运行」的现象也完全匹配这个问题特征
  2. 梯度计算逻辑错误：仅提取了第一个样本的梯度值grad_y[0, 0]、grad_y[0, 1]，约束完全没有覆盖其他样本，属于业务逻辑错误
  3. 损失函数内调用全局model对象做前向传播，会额外保留大量不需要的计算图节点，进一步加剧内存占用
• 次要问题：隐藏层的LeakyReLU激活参数设置错误，alpha=1等价于线性激活，多层隐藏层没有非线性作用，模型拟合能力会严重下降

1. 重构损失函数逻辑，使用当前batch的输入计算梯度，不要调用全局训练集，建议改用自定义训练循环实现，示例修改逻辑：

# 改用自定义训练循环获取batch级输入
loss_fn = losses.MeanSquaredError()
optimizer = keras.optimizers.Adam()

@tf.function
def train_step(x, y_true):
    with tf.GradientTape() as outer_tape:
        with tf.GradientTape(persistent=True) as inner_tape:
            inner_tape.watch(x)
            y_pred = model(x, training=True)
            mse = loss_fn(y_true, y_pred)
        # 计算batch内所有样本的一阶导数
        first_grad = inner_tape.gradient(y_pred, x)
        dy_dstrike = first_grad[:, 0]
        dy_dttm = first_grad[:, 1]
        # 二阶导数
        second_grad = outer_tape.gradient(y_pred, x)
        d2y_dstrike2 = second_grad[:, 0]
        # 对batch内所有样本的约束项求平均，可根据业务需求调整权重
        loss = mse + tf.reduce_mean(dy_dstrike) + tf.reduce_mean(dy_dttm) + tf.reduce_mean(d2y_dstrike2)
    # 更新梯度
    grads = outer_tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
    return loss

2. 修改激活函数参数，将LeakyReLU的alpha改为常规的0.2或0.3，保留非线性能力
3. 内存优化：

• 600万条训练数据转换为tf.data.Dataset格式流式加载，不要全量存放在内存中
• 初始测试可将batch size调小到16或32，降低单步内存占用
• 关闭不必要的eager执行调试选项，生产训练使用tf.function编译计算图加速

修复后先用10万条数据测试，内存占用会稳定在合理范围，运行速度相比修改前会提升10倍以上，再逐步切换全量数据训练即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wasonic