learning_rate=0.5, global_step=num_epoch, decay_steps=10, decay_rate=0.9, staircase=False) lr1 = sess.run([learing_rate1]) lr2 = sess.run([learing_rate2]) y.append(lr1) z.append(lr2) x = range(N) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylim([0, 0.55]) plt...
1decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step /decay_steps)2#如果staircase=True,则学习率会在得到离散值,每decay_steps迭代次数,更新一次; 示例: 1importmatplotlib.pyplot as plt2importtensorflow as tf34global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)#迭代...
learning_rate=0.5, global_step=num_epoch, decay_steps=10, decay_rate=0.9, staircase=False) lr1 = sess.run([learing_rate1]) lr2 = sess.run([learing_rate2]) y.append(lr1) z.append(lr2) x =range(N) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylim([0,0.55]) plt.pl...
代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf global_step=tf.Variable(0,trainable=False)initial_learning_rate=0.1#初始学习率 learning_rate=tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate,global_step=global_step,decay_steps=10,decay_rate=0.9)opt=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)add_globa...
1. JobName 指定有意义JobName, 一般是自己的名字+Job作用。 mapred.job.name="xxx_test" 2. ...
help="Set learning rate" ) parser.add_argument( "--eval_frequency", type=int, default=10, help="How often to evaluate the training results." ) parser.add_argument( "--train_batch_size", type=int, default=256, help="How many images to train on at a time." ...
(0)learning_rate=tf.train.exponential_decay(0.1,global_step,100,0.96,staircase=True)#生成学习率learning_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(...,global_step=global_step)#使用指数衰减学习率 每次 sess.run(train), the global_step will increase 1,#You dont need change th...
TensorFlow 拥有许多可用于训练的优化算法。此模型使用的是tf.train.GradientDescentOptimizer,它可以实现随机梯度下降法(SGD)。learning_rate用于设置每次迭代(向下行走)的步长。这是一个超参数,您通常需要调整此参数以获得更好的结果。 我们来设置优化器:
learning_rate 传入初始 lr 值,global_step 用于逐步计算衰减指数,decay_steps 用于决定衰减周期,decay_rate 是每次衰减的倍率,staircase 若为 False 则是标准的指数型衰减,True 时则是阶梯式的衰减方法,目的是为了在一段时间内(往往是相同的 epoch 内)保持相同的 learning rate。
learning_rates = [0.1, 0.05, 0.01, 0.005] #在模型中加入(global_step为当前步数,到达边界就改为对应的学习率) learing_rate = tf.train.piecewise_constant(global_step=global_step, boundaries=boundaries, values=learing_rates) 指数衰减学习率: