权重转换为 tf.float32的原因

将权重明确转换为 tf.float32的主要原因可以归结为：确保数值精度、保证计算一致性、以及避免潜在的隐蔽错误。

1. 确保数值精度和计算稳定性 (最主要的理由)

• GPU/TPU 加速: 现代深度学习严重依赖 NVIDIA GPU 和 Google TPU 进行加速。这些硬件对 float32 (单精度浮点数) 有着原生的、最优化的支持。使用 float32 能在计算速度和数值精度之间取得最佳平衡。
• 避免 float64: 如果不指定类型，在某些环境或初始化器下，可能会意外得到 float64 (双精度浮点数) 的变量。
  • 问题1：浪费资源：float64 占用两倍的内存和显存（32位 vs 64位），但带来的精度提升对深度学习模型通常毫无益处。
  • 问题2：降低速度：大多数GPU对 float32 的计算速度远快于 float64。

2. 明确意图，提高代码可读性和可靠性

• 防御性编程: 显式指定数据类型是一种“防御性编程”实践。它明确地告诉任何阅读代码的人（包括未来的你自己）：“这个张量必须是 float32 类型，这是我预期的核心需求”。
• 避免隐蔽错误: 框架的默认设置或初始化器的默认行为可能会因版本更新而改变。也许某个TF版本更新后，glorot_uniform_initializer 的默认类型变了，或者你后来换了一个不同的初始化器。显式转换可以确保无论外部环境如何变化，这个变量的类型始终是你想要的 float32，从而避免了因数据类型不匹配导致的难以调试的运行时错误

3. 保证操作兼容性

TensorFlow 中的许多操作要求输入具有特定的数据类型。确保所有张量都是 float32 可以避免在后续进行矩阵乘法 (tf.matmul)、卷积等操作时出现类似 TypeError: Input 'y' of 'MatMul' Op has type float64 that does not match type float32 of argument 'x' 的错误。