您可以通过传递experimental_aggregate_gradients=False自己聚合渐变。 例子: grads = tape.gradient(loss, vars) grads = tf.distribute.get_replica_context().all_reduce('sum', grads)# Processing aggregated gradients.optimizer.apply_gradients(zip(grads, vars), experimental_aggregate_gradients=False)...
1. ops = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 构建优化器 参数说明:learning_rate 表示输入的学习率 2.ops.compute_gradients(loss, tf.train_variables(), colocate_gradients_with_ops=True) 参数说明:loss表示损失值, tf.train_variables() 表示需要更新的参数, colocate_gradients_with_ops= True...
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。
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learningRate) # apply_gradients(应用梯度)将之前用(Gradient Clipping)梯度裁剪过的梯度 应用到可被训练的变量上去,做梯度下降 # apply_gradients 其实是 minimize 方法里面的第二步,第一步是 计算梯度 trainOP = optimizer.apply_gradients(zip(grads, trainableVariables)) glob...
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_rate=0.01) for episode in range(1000): state = env....
这些是传递给优化器子类构造函数(__init__方法)的参数,然后传递给self._set_hyper()。它们可以是常规 Python 值(如 1.0)、张量或可调用对象。如果它们是可调用的,则将在apply_gradients()期间调用可调用对象以获取超参数的值。 超参数可以通过用户代码覆盖: ...
apply_gradients(zip(enc_grads, enc_vars)) self.optim_dec = optimizer2.apply_gradients(zip(dec_grads, dec_vars)) 浏览完整代码 来源:nvdm.py 项目:wujsAct/TeachingMachineReadAndComprehend 示例3 def testGradQtm1(self): with self.test_session() as sess: gradients = tf.gradients([-self.q...
(g_loss, self.generator.trainable_weights) self.g_optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.generator.trainable_weights)) # 更新损失 self.d_loss_metric.update_state(d_loss) self.g_loss_metric.update_state(g_loss) return { "d_loss": self.d_loss_metric.result(), "g_loss": self.g_...
gradients, _=tf.clip_by_global_norm(gradients, self.grad_clip) updates_train_optimizer= optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v), global_step=self.global_step) 梯度剪裁最直接的目的就是防止梯度暴躁,手段就是控制梯度的最大范式。 tf.clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, ...
grads = tf.gradients(loss, params) trainer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=LR, max_grad_norm) _train = trainer.apply_gradients() --- # Runnder是整个训练过程的协调者。 runner = Runner(env=env, model=model, nsteps=nsteps,...) # total_timesteps = 11000000...