apply_gradients( grads_and_vars, name=None, experimental_aggregate_gradients=True ) 参数 grads_and_vars (梯度,变量)对的列表。 name 返回操作的可选名称。默认为传递给Optimizer 构造函数的名称。 experimental_aggregate_gradients 是否在存在 tf.distribute.Strategy 的情况下对来自不同副本的梯度求和。如果为 ...
用法 apply_gradients( gradients, name:Optional[Text] =None) 参数 gradients渐变的嵌套结构,其结构与传递给此对象的feature_config匹配。 name底层操作的名称。 抛出 RuntimeError如果在TPUStrategy下未创建对象或未构建对象时调用(通过手动调用 build 或调用 enqueue)。 ValueError如果传入了非tf.Tensor非None梯度,...
grads = tape.gradient(d_loss, self.discriminator.trainable_weights) self.d_optimizer.apply_gradients( zip(grads, self.discriminator.trainable_weights) ) random_latent_vectors = tf.random.normal(shape=(batch_size, self.latent_dim)) # 赋生成网络样本的标签(都赋为真实样本) misleading_labels = tf....
22. 在上面的代码里有几个关键的部分需要注意:optimizer、wa,wb,wc,wd、loss、grads、apply_gradients这五个部分。optimizer是优化器,常用的有SGD和Adam,前者是梯度下降后者则可以理解为加强版,对于本示例只有 9 条数据这种样本比较少的情况有奇效。因为Adam对每个参数使用相同的学习率,并随着学习的进行而独立地适应。
init_step and apply_gradients python deep-learning jax mlp flax Share Improve this question Follow asked Nov 13, 2023 at 6:14 CV_enth 922 bronze badges Add a comment Related questions 1645 What is the Python 3 equivalent of "python -m SimpleHTTPServer" 1101 What is Python's e...
d_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.variables)) return g_loss, d_loss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 六、实验评估 本实验的评估部分将对比低分辨率图片、模型生成的高分辨率图片和原始图片的区别。本实验的训练数据有 ...
gradients(self.kl+self.lossL2_enc, enc_vars) dec_grads = tf.gradients(self.recons_loss+self.lossL2_dec, dec_vars) self.optim_enc = optimizer1.apply_gradients(zip(enc_grads, enc_vars)) self.optim_dec = optimizer2.apply_gradients(zip(dec_grads, dec_vars)) ...
参数optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)optimizer.apply_gradients(zip(gradients,self.policy.neural_network.trainable_variables))# 训练强化学习算法neural_network=NeuralNetwork()policy=Policy(neural_network)reinforcement_learning_algorithm=ReinforcementLearningAlgorithm(policy,learning_...
gradients = g.gradient(loss, [W,b]) # update W and b following gradients optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W,b])) # Run training for the given number of steps for step in range(1, epochs + 1): # Run the optimization to update W and b values ...
@tf.function()deftrain_step(image):withtf.GradientTape()astape:outputs=extractor(image)loss=style_content_loss(outputs)grad=tape.gradient(loss,image)opt.apply_gradients([(grad,image)])image.assign(tf.clip_by_value(image,0.0,1.0))# 提取内容和风格特征extractor=vgg_layers(style_layers+content_lay...