tf.train.AdamOptimizer()函数是Adam优化算法：是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=
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2020-03-24 13:52:00
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AdamOptimizer是TensorFlow中实现Adam算法的优化器。Adam即AdaptiveMomentEstimation（自适应矩估计），是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次梯度校正。Adam算法相对于其它种类算法有一定的优越性，是比较常用的算法之一。一、算法流程初始化：更新规则：二、参数定义init(learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta2=0.
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2020-08-27 15:52:09
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目录一、模块、类和模块1、模块2、类3、函数二、重要的函数和类1、tf.train.MomentumOptimizer类1、__init__1、apply_gradients()2、compute_gradients()3、compute_gradients()4、get_name()5、get_slot()6、get_slot_names()...
原创
2021-08-13 09:51:49
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tf.train.slice_input_producer 函数，一种模型数据的排队输入方法。 其参量为： 相关代码实例： 2. tf.train.batch()函数 其参量为： 相关代码实例
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2022-05-18 22:14:27
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tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU，减少GPU等待数据的空闲时间，使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。 具体来说就是使用一个线程源源不断
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2022-05-18 22:14:05
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tensorflow数据读取机制
tensorflow中为了充分利用GPU，减少GPU等待数据的空闲时间，使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。
具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中，另一个线程负责计算任务，所需数据直接从内存队列中获取。
tf在内存队列之前，还设立了一个文件名队列，文件名队列存放的是参与训练的文件名，要训练 N个epoch，则文件名队列中
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2018-04-01 12:05:00
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MonitoredTrainingSession定义 首先，tf.train.MonitorSession()从单词的字面意思理解是用于监控训练的回话，返回值是tf
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2021-05-01 22:30:56
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1 梯度更新 正常的梯度更新：optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)实际 上 tf.train.AdamOptimizer 进行了两部运算，第一步计算梯度，第二步更新梯度。另一种更新方式就是先计算梯度，再更新我们需要更新的变量。如下，第一种方式，一步计算： t_vars = tf.trainable_variables
tf.train.get_checkpoint_state函数通过checkpoint文件找到模型文件名。tf.train.get_check
原创
2022-11-10 10:11:50
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tf.train.string_input_producer
tf.train.string_input_producer只是读入文件还没有解析，需要tf.WholeFileReader()来解析文件import tensorflow as tf
# images=['image1.jpg','image2.jpg','image3.jpg','imag
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2023-06-25 11:39:27
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【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学1.tensorflow 深度学习 书
原创
2022-02-22 15:10:20
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Training | TensorFlow
tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类（class）
1. 优化器（optimizer）
优化器的基类（Optimizer base class）主要实现了两个接口，一是计算损失函数的梯度，二是将梯度作用于变量。tf.train 主要提供了如下的优化函数：
tf.train.Optimizer
tf.train.GradientDe
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2017-03-11 11:13:00
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1.保存 将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。 模型保存，先要创建一个Saver对象：如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候，有一个参数经常会用到，max_to_keep 参数，这
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2020-03-24 20:19:00
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TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和 tf.QueueRunner，这两个类往往一起使用。Coordi
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2018-04-01 18:52:00
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前言 TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。 在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。 TensorFlow提供了两个类来实现对Session中
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2020-03-25 13:35:00
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tf.train.ExponentialMovingAverage是指数加权平均的求法，具体的公式是 total=a*total+(1-a)*next,下面讲起具体的使用方式：ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9) 0.9：就是其衰减因子。 total=ema.apply([next1,next2,nex3...])，这里的传入的参数是一个变量列表，可以同时计算多个加权平均数。 total1=a*total1+(1-a)*next1,tota..
原创
2021-08-13 09:36:54
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一、TensorFlow中的优化器tf.train.GradientDescentOptimizer：梯度下降算法tf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagradOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer：动量梯度下降算法tf.train.AdamOptimizer：自适应矩估计优化算法tf.train.RMSPropOptimiz
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2024-08-16 18:25:49
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在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用 tf.train.ExponentialMovingAverage 滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性（robustness）。
tensorflow 下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率（decay）。该衰减率用于控制模型更新的速度。该衰减率用于控制模型更新的速度，Expon
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2017-04-26 15:22:00
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欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】近来看b...
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2019-03-29 22:15:00
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一、常见的参数学习算法TensorFLow 中的优化器子类都是基于其父类 tf.train.Optimizer() 的，常用的子类有以下画红框的三种：
• tf.train.GradientDescentOptimizer()
• tf.train.MomentumOptimizer()
• tf.train.AdamOptimizer()参数(权重和偏置)更新步骤：
计算所有可训练参数的
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2024-04-23 16:06:21
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