tensorflow报错:'GradientDescentOptimizer' object has no attribute 'minimizer',程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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中遇到“module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'gradientdescentoptimizer'”这个错误,通常是因为你正在使用的TensorFlow版本(2.x)已经不再支持tf.train.GradientDescentOptimizer这个类。以下是根据你的提示,针对这个问题的详细回答: 验证tensorflow._api.v2.train模块是否存在GradientDescentOpt...
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.AdagradOptimizer和tf.train.AdamOptimizer,这些可以作为随时可用的替代品。 但是,如果要通过其他普通渐变下降控制学习速率,则可以利用以下事实:tf.train.GradientDescentOptimizer构造函数...
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...
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.AdagradOptimizer和tf.train.AdamOptimizer,这些可以作为随时可用的替代品。 但是,如果要通过其他普通渐变下降控制学习速率,则可以利用以下事实:tf.train.GradientDescentOptimizer构造函数...
minimize() 函数处理了梯度计算和参数更新两个操作compute_gradients() 函数用于获取梯度apply_gradients() 用于更新参数 sample importtensorflowastf x = tf.Variable(2, name='x', dtype=tf.float32) log_x = tf.log(x) log_x_squared = tf.square(log_x) ...
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'app' tensorflow的版本是1.14.0 下边这句报错 用网上说的解决办法: (1)将import tensorflow as tf 改为import tensorflow.compat.v1 as tf (2)用tf.compat.v1.flags替换tf.app.flags 都没用 最后把tensorflow先升级到2.0.0。pip install --upgrade ...
那么接下来,我们采用Python语言在Tensorflow这个十分好用的机器学习框架下搭建我们的机器学习模型,并利用Tensorflow中已为我们集成的tf.train.GradientDescentOptimizer这个梯度下降优化器进行目标求解。代码如下: # python2.7+, tensorflow 1.5rc+ importnumpy as npimportnumpy.linalg as linimporttensorflow as tf'''Only...