作者：TensorFlow编译：ronghuaiyang 导读 这篇文章是Effective TensorFlow 2.0的一个摘要，如果嫌原文太长又是英文的话，看看这个就好了，给大家画了个重点。要更仔细地查看更改了什么，并了解最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南(在GitHub上发布)。本文简要介绍了其中的内容。如果你对这些主题感兴趣，请前往指南了解更多信
1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化算法的实现。然而这些优化算法（优化器）经常被用作黑盒优化器，造成对这些算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解。梯度下降法的的目标是在梯度的相反方向进行模型参数的更新，从几何学来说，就是沿着斜率
Tensorflow:1.6.0优化器（reference:） I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器。 梯度下降：（1）标准梯度下降
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2024-04-01 06:15:15
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下面是 TensorFlow官方文档 中的优化器种类： tensorflow内置优化器路径：tf.train.GradientDescentOptimizer这个类是实现梯度下降算法的优化器。tf.train.AdadeltaOptimizer实现了Adadelta算法的优化器，该算法不需要手动调优学习速率，抗噪声能力强，可以选择不同的模型结构。Adadelta是对Adagrad的扩展。Adade
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2024-05-19 22:38:52
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一、简介在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是Adam，为什么呢？下面是 TensorFlow 中的优化器： 详情参见：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train在keras中也有SGD，RMSprop，Adagrad，Adadelta，Adam等，详情：https://keras.io/optimizers/我们可以
单纯以算法为论，深度学习从业者的算法能力可能并不需要太大，因为很多时候，只需要构建合理的框架，直接使用框架是不需要太理解其中的算法的。但是我们还是需要知道其中的很多原理，以便增加自身的知识强度，而优化器可能正是深度学习的算法核心官方文档所给的优化器很多，而且后续也在不停地添加当中，因此，我这里只列举基础和常用的几个： 优化器分类：Stochastic Gradient Descent (SGD)：
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2024-05-07 15:26:01
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本节在上节的基础上给出TensorFlow提供的可以直接调用的几种常用的优化器。Ⅰ.tf.train.Optimizer 优化器（optimizers）类的基类。基本上不会直接使用这个类，但是会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,等等这些。Ⅱ. tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降
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2024-08-23 12:04:43
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官方文档http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/train.html1.class tf.train.Optimizer优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。你基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer,
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2024-03-20 13:15:47
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tensorflow常用函数操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArrayConcat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrixMatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminantNeuronal NetworkSoftMax
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2024-03-15 12:40:42
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之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/python/ops/init_ops.py所有的
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2024-05-20 17:38:02
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TensorFlow计算模型——计算图计算图的概念TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor(张量)和Flow(流)。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。如果一个运算的输入依赖于另一个运算的输出，那么两个运算有依赖关系。下图中，a和b两个常量不依赖
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2024-05-13 03:20:46
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一、TensorFlow的概念 TensorFlow = Tensor + Flow Tensor：张量 ；Flow：流 数据结构：多维数组 TensorFlow就是张量从流图的一端流动到另一端的过程，是一个通过
计算图
的形式表述计
算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系。 二、计算图（数据流图）的概念计算图是一个有向图，由以
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2024-04-10 21:08:00
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1.tensorflow的概念 TensorFlow=Tensor + Flow Tensor（张量）数据结构：多维数组 Flow（流）计算模型：张量之间通过计算而转换的过程 TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的关系2.计算图（数据流图）的概念 计算图是一个有向图，由以下内容构成：一组节点，每个节点都代表一个操
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2024-04-07 08:47:52
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每一个 TensorFlow 提供的优化器都作为 一 个类而被放在了 .py 文件中, 在路径 tensorflow/python/training 下可以找到这些 . py 文件 。这些优化器类分别介绍如下。1. train.Optimizer() 这是一个基本的优化器类,该类不常常被直接调用,而较多使用其子类,比如 AdagradOptimizer 、 GradientDescentOptim
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2024-04-20 18:26:41
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其中：SGD最慢，Adadelta最快。但是在实际使用中不是根据训练快慢来选择优化器的，是根据最后的准确度来进行选择的。所以，建议：在搭建网络中可以用快的，但是在出论文可以用慢的，最后要都试。9.代码：在这里使用AdamOptimizer优化器：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input
本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、sigmoid函数1.激活函数曲线2.激活函数形式二、Tanh函数1.激活函数曲线2.激活函数形式二、Relu函数1.激活函数曲线2.激活函数形式 一、sigmoid函数1.激活函数曲线激活函数的作用是能够给神
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2024-04-18 13:40:49
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Tensorflow_demo1. Tensorflow 基本细节2. demo 本文介绍了tensorflow的一些基本知识，并以tensorflow官方提供的demo为例，讲解tensorflow_v2.6搭建模型，并训练模型的大致过程。 同时对其中涉及到tensorflow api和其他知识点进行了详细解读。 1. Tensorflow 基本细节tensorflow Tensor 的通道
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2024-03-27 20:12:30
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TensorFlow之优化器tensorflow优化器种类如下，其中Optimizer是基类tf.train.Optimizer
tf.train.GradientDescentOptimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
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2024-08-13 10:25:15
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Tensorflow:1.6.0 I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器。 梯度下降：（1）标准梯度下降GD（2）批量梯度下降BGD（
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2024-03-17 15:10:25
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