TensorFlow2 手把手教你避开梯度消失和梯度爆炸

Posted 2021-06-27 我是小白呀

TensorFlow2 手把手教你避开梯度消失和梯度爆炸

• 梯度消失 & 梯度爆炸
• • 梯度消失
  • 梯度爆炸
• 张量限幅
• • tf.clip_by_value
  • tf.clip_by_norm
• mnist 展示梯度爆炸
• • 完整代码
  • 输出结果

梯度消失 & 梯度爆炸

输出结果:

vanish: 0.025517964452291125
explode: 37.78343433288728

梯度消失

梯度消失问题 (Vanishing gradient problem). 如果导数小于 1, 随着网络层数的增加梯度跟新会朝着指数衰减的方向前进, 这就是梯度消失.

当导数小于 1 的时候, 层数越多, 梯度就越小, 即梯度消失.

梯度爆炸

梯度爆炸问题 (Exploding gradient problem). 如果导数大于 1, 随着网络层数的增加梯度跟新会朝着指数增加的方向前进, 这就是梯度爆炸.

当导数大于 1 的时候, 层数越多, 梯度就越大, 即梯度爆炸.

张量限幅

通过张量限幅, 我们可以有效解决梯度爆炸问题.

tf.clip_by_value

我们可以通过tf.clip_by_value函数来实现张量限幅.

格式:

tf.clip_by_value(
    t, clip_value_min, clip_value_max, name=None
)

参数:

• t: 传入的张量
• clip_value_min: 下限
• clip_value_max: 上限
• name: 数据名称

例子:

# clip_by_value
a = tf.range(10)
print(a)

b = tf.maximum(a, 2)
print(b)

c = tf.minimum(a, 8)
print(c)

d = tf.clip_by_value(a, 2, 8)
print(d)

输出结果:

tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6 7 8 9], shape=(10,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 2 2 3 4 5 6 7 8 9], shape=(10,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2 3 4 5 6 7 8 8], shape=(10,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 2 2 3 4 5 6 7 8 8], shape=(10,), dtype=int32)

tf.clip_by_norm

tf.clip_by_norm可以对梯度进行裁剪, 防止梯度爆炸.

格式:

tf.clip_by_norm(
    t, clip_norm, axes=None, name=None
)

参数:

• t: 传入的张量
• clip_norm: 定义最大限幅
• axes: 计算尺寸
• name: 数据名称

例子:

# clip_by_normal
a = tf.random.normal([2, 2], mean=10)
print(a)
print(tf.norm(a))  # 范数

b = tf.clip_by_norm(a, 15)
print(b)
print(tf.norm(b))  # 范数

输出结果:

tf.Tensor(
[[ 9.33037  10.703022]
 [ 9.788097  9.713704]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(19.793266, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[7.070867  8.111109 ]
 [7.417748  7.3613706]], shape=(2, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(15.0, shape=(), dtype=float32)

mnist 展示梯度爆炸

为了实现梯度爆炸, 我们把学习率设为 0.1.

完整代码

# 读取训练集的特征值和目标值
(x, y), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 转换为0~1的形式
x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255

# 转换成one_hot编码
y = tf.one_hot(y, depth=10)

# 批次分割
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)).batch(256).repeat(30)


def main():
    # 生成w1形状为[784, 512]的截断正态分布, 中心为0, 标差为0.1
    w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784, 512], stddev=0.1))

    # 生成b1形状为[512]初始化为0
    b1 = tf.Variable(tf.zeros([512]))

    # 生成w2形状为[512, 256]的截断正态分布, 中心为0, 标差为0.1
    w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([512, 256], stddev=0.1))

    # 生成b2形状为[256]初始化为0
    b2 = tf.Variable(tf.zeros([256]))

    # 生成w3形状为[256, 10]的截断正态分布, 中心为0, 标差为0.1
    w3 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([256, 10], stddev=0.1))

    # 生成b3形状为[10]初始化为0
    b3 = tf.Variable(tf.zeros([10]))

    # 优化器
    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)  # 梯度下降

    for step, (x, y) in enumerate(train_db):

        # 把x平铺 [256, 28, 28] => [256, 784]
        x = tf.reshape(x, [-1, 784])

        with tf.GradientTape() as tape:

            # 第一个隐层
            h1 = x @ w1 + b1
            h1 = tf.nn.relu(h1)  # 激活

            # 第二个隐层
            h2 = h1 @ w2 + b2
            h2 = tf.nn.relu(h2)  # 激活

            # 输出层
            out = h2 @ w3 + b3

            # 计算损失函数
            loss = tf.square(y - out)
            loss = tf.reduce_mean(loss)

            # 计算梯度
            grads = tape.gradient(loss, [w1, b1, w2, b2, w3, b3])

            # 调试输出剪切前的范数
            print("================before===============")
            for g in grads:
                print(tf.norm(g))

            grads, _ = tf.clip_by_global_norm(grads, 15)

            # 调试输出剪切后的范数
            print("================after===============")
            for g in grads:
                print(tf.norm(g))

            optimizer.apply_gradients(zip(grads, [w1, b1, w2, b2, w3, b3]))  # 跟新权重


if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果

================before===============
tf.Tensor(5.5961547, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.87258744, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(7.397964, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.69156337, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(9.840232, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.8157242, shape=(), dtype=float32)
================after===============
tf.Tensor(5.5961547, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.87258744, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(7.397964, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.69156337, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(9.840232, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.8157242, shape=(), dtype=float32)
================before===============
tf.Tensor(18.01539, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(2.9375393, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(21.330334, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(2.1504176, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(21.820374, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(2.0918982, shape=(), dtype=float32)
================after===============
tf.Tensor(7.5730414, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(1.2348388, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(8.966527, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.90396047, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(9.172523, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.8793609, shape=(), dtype=float32)
================before===============
tf.Tensor(0.5821787, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.0859229, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.7110027, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.082481824, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.51846975, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.1655324, shape=(), dtype=float32)
================after===============
tf.Tensor(0.5821787, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.0859229, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.7110027, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.082481824, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.51846975, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(0.1655324, shape=(), dtype=float32)

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