在TensorFlow 2.x中,tf.train模块已经被移除,取而代之的是更高级别的API,如tf.keras。因此,当你尝试使用tf.train.GradientDescentOptimizer时,会遇到这个错误,因为在TensorFlow 2.x中已经不再支持这个类。 解决方案 解决这个问题的方法是使用TensorFlow 2.x推荐的优化器和训练循环。以下是使用tf.keras实现梯度下降优...
import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() w = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) cost = tf.add(tf.add(w**2, tf.multiply(-10.0, w)), 25.0) train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0…
我使用 Python 3.7.3 并安装了 tensorflow 2.0.0-alpha0,但是存在一些问题。例如模块 ‘tensorflow._api.v2.train’ 没有属性 ‘GradientDescentOptimizer’ 这是我所有的代码 import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.random.rand(1,10).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 Weights ...
在TensorFlow 2.x中,你应该使用 tf.keras.optimizers.SGD 来代替 GradientDescentOptimizer。以下是如何使用 tf.keras.optimizers.SGD 的一个示例: python import tensorflow as tf # 创建一个SGD优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 假设你有一个模型model和损失函数loss # model =...
简介:TensorFlow 常用优化器:GradientDescent、Momentum、Adam Tensorflow中支持11中不同的优化器,包括: tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.AdagradDAOptimizer tf.train.MomentumOptimizer ...
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate = 1.0) self.train_op = optimizer.minimize(self.cost) 那么运行结果如下所示,可以看到由于梯度下降的原因,复杂度已经到达正无穷,大家可以自行验证,完整代码请见TensorFlowExamples/Chapter9/language_model.ipynb。
train_step= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) 问题是我不知道如何为学习速率或衰减值设置更新规则。 如何在这里使用自适应学习率呢? 最佳解决办法 首先,tf.train.GradientDescentOptimizer旨在对所有步骤中的所有变量使用恒定的学习率。 TensorFlow还提供现成的自适应优化器,包括tf.train.AdagradOptim...
问模块“tensorflow._api.v2.train”没有属性“GradientDescentOptimizer”EN版权声明：本文内容由互联网...
importtensorflowastf x = tf.Variable(2, name='x', dtype=tf.float32) log_x = tf.log(x) log_x_squared = tf.square(log_x) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(log_x_squared) init = tf.initialize_all_variables()defoptimize():withtf.Session()as...
The Optimizer - Stochastic Gradient Descent 已经可以通过损失函数确定网络的工作目标,优化器可以实现此目标。 The optimizer is an algorithm that adjusts the weights to minimize the loss. Virtually all of the optimization algorithms used in deep learning belong to a family calledstochastic grad...