『TensorFlow』网络操作API_下

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了『TensorFlow』网络操作API_下相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、优化器基类介绍

标注一点,优化器中的学习率可以是tensor,这意味着它可以feed,

learning_rate: A Tensor or a floating point value.

正常使用流程:

创建优化器对象 -> 指定最小化loss & 可优化参数 -> runminimize实际包含两个操作:首先计算梯度,然后更新可训练参数。

 非标准化操作:

希望计算出梯度之后 - > 人工处理梯度 -> 优化参数,

使用两个新的函数取代minimize:

 1 # 创建一个optimizer.
 2 opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
 3 
 4 # 计算<list of variables>相关的梯度
 5 grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>)
 6 
 7 # grads_and_vars为tuples (gradient, variable)组成的列表。
 8 #对梯度进行想要的处理,比如cap处理
 9 capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]
10 
11 # 令optimizer运用capped的梯度(gradients)
12 opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)

二、优化器API详解

操作 描述
class tf.train.Optimizer 基本的优化类,该类不常常被直接调用,而较多使用其子类,
比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer
或者MomentumOptimizer
tf.train.Optimizer.__init__(use_locking, name) 创建一个新的优化器,
该优化器必须被其子类(subclasses)的构造函数调用
tf.train.Optimizer.minimize(loss, global_step=None,
var_list=None, gate_gradients=1,
aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False,
name=None, grad_loss=None)
添加操作节点,用于最小化loss,并更新var_list
该函数是简单的合并了compute_gradients()与apply_gradients()函数
返回为一个优化更新后的var_list,如果global_step非None,该操作还会为global_step做自增操作
tf.train.Optimizer.compute_gradients(loss,var_list=None, gate_gradients=1,
aggregation_method=None,
colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None)
对var_list中的变量计算loss的梯度
该函数为函数minimize()的第一部分,返回一个以元组(gradient, variable)组成的列表
tf.train.Optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=None, name=None) 将计算出的梯度应用到变量上,是函数minimize()的第二部分,返回一个应用指定的梯度的操作Operation,对global_step做自增操作
tf.train.Optimizer.get_name() 获取名称

初始化优化器:

最小化loss:

 

 计算梯度并返回:

 应用梯度更新参数:

三、并发性参数专栏

minimize()和compute_gradients()的可选参数,

有GATE_NONE,GATE_OP,GATE_GRAPH三个可选选项。

GATE_NONE最高级别并发,会造成结果不可复现;

GATE_OP每一个节点内部不并发,计算完本节点全部梯度才更新;

GATE_GRAPH最低并发,计算好全部梯度才更新参数,如果想在apply梯度(全梯度)前处理一下,使用这个选项。

 

四、调试函数(高级API)

一些optimizer的子类,比如 MomentumOptimizer 和 AdagradOptimizer 分配和管理着额外的用于训练的变量。这些变量称之为’Slots’,Slots有相应的名称,可以向optimizer访问的slots名称。有助于在log debug一个训练算法以及报告slots状态。

 

 

操作 描述
tf.train.Optimizer.get_slot_names() 返回一个由Optimizer所创建的slots的名称列表
tf.train.Optimizer.get_slot(var, name) 返回一个name所对应的slot,name是由Optimizer为var所创建
var为用于传入 minimize() 或 apply_gradients()的变量

 

 

五、优化器子类展示

本节不过多区分这些子类的区别,后续章节会对比各个优化器的性能。

操作 描述
class tf.train.GradientDescentOptimizer 使用梯度下降算法的Optimizer
tf.train.GradientDescentOptimizer.__init__(learning_rate,
use_locking=False, name=’GradientDescent’)
构建一个新的梯度下降优化器(Optimizer)
class tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta算法的Optimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer.__init__(learning_rate=0.001,
rho=0.95, epsilon=1e-08,
use_locking=False, name=’Adadelta’)
创建Adadelta优化器
class tf.train.AdagradOptimizer 使用Adagrad算法的Optimizer
tf.train.AdagradOptimizer.__init__(learning_rate,
initial_accumulator_value=0.1,
use_locking=False, name=’Adagrad’)
创建Adagrad优化器
class tf.train.MomentumOptimizer 使用Momentum算法的Optimizer
tf.train.MomentumOptimizer.__init__(learning_rate,
momentum, use_locking=False,
name=’Momentum’, use_nesterov=False)
创建momentum优化器
momentum:动量,一个tensor或者浮点值
class tf.train.AdamOptimizer 使用Adam 算法的Optimizer
tf.train.AdamOptimizer.__init__(learning_rate=0.001,
beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08,
use_locking=False, name=’Adam’)
创建Adam优化器
class tf.train.FtrlOptimizer 使用FTRL 算法的Optimizer
tf.train.FtrlOptimizer.__init__(learning_rate,
learning_rate_power=-0.5,
initial_accumulator_value=0.1,
l1_regularization_strength=0.0,
l2_regularization_strength=0.0,
use_locking=False, name=’Ftrl’)
创建FTRL算法优化器
class tf.train.RMSPropOptimizer 使用RMSProp算法的Optimizer
tf.train.RMSPropOptimizer.__init__(learning_rate,
decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10,
use_locking=False, name=’RMSProp’)
创建RMSProp算法优化器

以上是关于『TensorFlow』网络操作API_下的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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