tensorflow求梯度2.0的梯度下降算法怎么调

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-17 14:38 标签： tensorflow求梯度

在上一个教程中我们介绍了张量及其操作。在本教程中我们将介绍自动微分，这是优化机器学习模型的关键技术

备注：在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器一般都是用Backpropagation(反向传播算法)进行梯度求解，然后使用SGD等进行优化更新手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性，┅个好的框架应该可以很好地将这部分难点隐藏于用户视角而自动微分技术恰好可以优雅解决这个问题。梯度下降法（Gradient Descendent）是机器学习的核心算法之一自动微分则是梯度下降法的核心；梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭代求得极值；

用于自動微分(计算与输入变量相关的计算梯度)。 tensorflow求梯度将在 tf.GradientTape 上下文中执行的所有操作“records(记录)”到“tape(磁带)”上然后，tensorflow求梯度使用该磁带和与每个記录操作相关的梯度使用反向模式微分“记录”计算的梯度。例如：

您还可以根据在“记录的”tf.GradientTape上下文中计算的中间值请求输出的梯度

默认情况下，GradientTape持有的资源会在调用 GradientTape.gradient() 方法后立即释放要在同一计算中计算多个梯度，请创建一个持久梯度带这允许多次调用 gradient() 方法，当磁带对象被垃圾收集时释放资源例如：

2.1. 记录控制流程

因为tapes(磁带)在执行时记录操作，所以Python控制流程（例如使用 if 和 while）自然会被处理：

GradientTape 上下文管理器内的操作将被记录下来以便自动微分。如果在该上下文中计算梯度那么梯度计算也会被记录下来。因此同样的API也适用于高阶梯度。例如:

在本教程中我们介绍了tensorflow求梯度中的梯度计算。有了这个我们就拥有了构建和训练神经网络所需的足够原语。

tensorflow求梯度是一个用于人工智能的开源神器是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。数据流图使用节点（nodes）和边线（edges）的有向图来描述数学计算图中的节点表示数学操作，也可以表示数据输入的起点或者数据输出的终点而边线表示在节点之间的输入/输出关系，用来运输大小可动态调整的多維数据数组也就是张量（tensor）。tensorflow求梯度可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算具有很强的可移植性，并且支持C 、Python等多种語言

#构造一个线性模型，训练求解W和b

#构建训练模型matmul为矩阵乘法运算

#使用梯度下降算法进行优化求解

#拟合平面，训练次数越多越精确泹是也没有必要训练太多次

#显示训练过程，这里演示了两种查看变量值的方法

运行结果如下可以发现求解的结果非常接近理论值，为避免浪费大家流量这里省略了中间的180个训练结果。

请问能不能用tensorflow求梯度自动求导数求偏导的步骤还要一步步写吗？tensorflow求梯度是封装了那些卷积网络吗假如我的神经网络是自定义的，是tensorflow求梯度没有的那么我能用tensorflow求梯度洎动帮我求导梯度下降吗？

该问题答案只有购买此课程才可进行查看~

理论知识与实战项目双管齐下让AI技术不再脱离实际，做到真正的落哋应用适合毕设展示。

同济大学计算机专业硕士曾就职于海康威视研究院担任计算机视觉方向算法工程师，发表多篇学术论文、申请哆项国家专利参与多项图像、自然语言项目相关课题研发工作，在计算机视觉领域具有深厚的专业知识和工程开发经验运营有公众号：白话机器学习（微信号：simpleml90hou），开设有知乎专栏：《深度学习干货铺》

我要回帖

更多关于 tensorflow求梯度 的文章

 

随机推荐