minimize(loss,global_step=None,var_list=None,gate_gradients=GATE_OP,aggregation_method=None,colocate_gradients_with_ops=False,name=None,grad_loss=None) 作用:非常常用的一个函数 通过更新var_list来减小loss,这个函数就是前面compute_gradients() 和apply_gradients().的结合 Ⅲ.class tf.train.AdadeltaOpt...
trainable=True)#系数y=tf.multiply(x2,x3)#y=x1*x2,一次函数my_opt=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)#定义一个最小梯度优化器my_gradent=my_opt.compute_gradients(y,var_list=[x1])# do something about gradentmy_train=my_opt.apply_gradients(my_gradent)withtf.Session()assess...
谷歌一直是互联网工作的重要浏览工具，由于它各方面性能优于同行业其他浏览器许多，所以一直是大家追捧的...
Apply gradients to variables. This is the second part ofminimize(). It returns anOperationthat applies gradients. 将梯度应用到变量上。它是minimize函数的第二部分。 1.2compute_gradients compute_gradients( loss, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_o...
minimize:就是compute_gradients + apply_gradients slot系列: 输入变量和name,得到的是一个 trainable=False的变量,用来记录optimizer中的中间值,比如在Momentum中,记录momentum。 1.2 Base Optimizer base optimizer在继承Optimizer之后,只需要实现: slot:如果有中间变量需要存储,则需要在初始时创建 ...
1、使用函数compute_gradients()计算梯度 2、按照自己的愿望处理梯度 3、使用函数apply_gradients()应用处理过后的梯度 例如: [python]view plain copy print? 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...
RuntimeError: `loss` passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabled. So when I calculate train_loss inside a function say, loss_computer, built inside the train function and then using main_step =main_optimiser.minimise(loss_computer,...
def zero_grad(self, set_to_none: bool = False): r"""Sets the gradients of all optimized :class:`torch.Tensor` s to zero. Arguments: set_to_none (bool): instead of setting to zero, set the grads to None. This is will in general have lower memory footprint, and can modestly ...
opt.zero_grad()# clear gradients for next train loss.backward()# backpropagation, compute gradients opt.step()# apply gradients l_his.append(loss.data.numpy())# loss recoder labels=['SGD','Momentum','RMSprop','Adam'] fori,l_hisinenumerate(losses_his): ...
位置不一样可能的原因： 1.xml中直接配置的位置和实际显示之后的位置确实是不一样的.xml中设置的位置(...