adamoptimizer是啥训练方法

Posted 2023-04-21

参考技术A 我们利用TensorFlow提供的tf.train.AdamOptimizer来控制学习速度。AdamOptimizer通过使用动量（参数的移动平均数）来改善传统梯度下降，促进超参数动态调整。我们可以通过创建标签错误率的摘要标量来跟踪丢失和错误率：#Createaplaceholderforthesummarystatisticswithtf.name_scope("accuracy"):#Computetheedit(Levenshtein)distanceofthetoppathdistance=tf.edit_distance(tf.cast(self.decoded[0],tf.int32),self.targets)#Computethelabelerrorrate(accuracy)self.ler=tf.reduce_mean(distance,name='label_error_rate')self.ler_placeholder=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[])self.train_ler_op=tf.summary.scalar("train_label_error_rate",self.ler_placeholder)self.dev_ler_op=tf.summary.scalar("validation_label_error_rate",self.ler_placeholder)self.test_ler_op=tf.summary.scalar("test_label_error_rate",self.ler_placeholder)如何改进RNN现在我们构建了一个简单的LSTMRNN网络，下一个问题是：如何继续改进它？幸运的是，在开源社区里，很多大公司都开源了自己的最新语音识别模型。在2016年9月，微软的论文《TheMicrosoft2016ConversationalSpeechRecognitionSystem》展示了在NIST200Switchboard数据中单系统残差网络错误率6.9%的新方式。他们在卷积+循环神经网络上使用了几种不同的声学和语言模型。微软的团队和其他研究人员在过去4年中做出的主要改进包括：在基于字符的RNN上使用语言模型使用卷积神经网络（CNN）从音频中获取特征使用多个RNN模型组合值得注意的是，在过去几十年里传统语音识别模型获得的研究成果，在目前的深度学习语音识别模型中仍然扮演着自己的角色。修改自:AHistoricalPerspectiveofSpeechRecognition,XuedongHuang,JamesBaker,RajReddyCommunicationsoftheACM,Vol.57No.1,Pages94-103,2014训练你的第一个RNN模型在本教程的Github里，作者提供了一些介绍以帮助读者在TensorFlow中使用RNN和CTC损失函数训练端到端语音识别系统。大部分事例数据来自LibriVox。数据被分别存放于以下文件夹中：Train:train-clean-100-wav(5examples)Test:test-clean-wav(2examples)Dev:dev-clean-wav(2examples)当训练这些示例数据时，你会很快注意到训练数据的词错率（WER）会产生过拟合，而在测试和开发集中词错率则有85%左右。词错率不是100%的原因在于每个字母有29种可能性（a-z、逗号、空格和空白），神经网络很快就能学会：某些字符（e，a，空格，r，s，t）比其他的更常见辅音-元音-辅音是英文的构词特征MFCC输入声音信号振幅特征的增加只与字母a-z有关 参考技术B 肌肉的

将在 tensorflow 中训练的神经网络部署到 Torch C++ 的最佳方法是啥？

【中文标题】将在 tensorflow 中训练的神经网络部署到 Torch C++ 的最佳方法是啥？

【英文标题】：What is the best way of deploying a neural network trained in tensorflow to torch C++?将在 tensorflow 中训练的神经网络部署到 Torch C++ 的最佳方法是什么？

【发布时间】：2020-05-13 13:53:18

【问题描述】：

我正在做一个项目，我需要使用 PyTorch 在 C++ 中转发网络。网络的权重需要从 Tensorflow 训练的模型中导入。我将使用 Torch 编写网络的 C++ 版本，但由于某些问题，我无法在 Torch 中训练网络。我可以使用哪些方法来做到这一点？

【问题讨论】：

如果有疑问，通用（虽然有时很慢）持久存储是文本。

【参考方案1】：

要尝试的事情：

使用一些转换器将 TensorFlow 模型转换为 ONNX/TensorRT/其他任何东西。然后可以将 ONNX 转换为 PyTorch（不确定 Torch），但您可能会发现它没有必要，因为 ONNX 和 TensorRT 都适合使用它们自己的运行时进行推理。但实际上，您可能会面临很多转换问题。 使用 Torch 复制模型代码，然后将 TensorFlow 张量复制到代码中的类似物。您可以在 HuggingFace/Transformers 代码1、2 中看到此类 TF->PyTorch 转换的示例。如您所见，这非常棘手。