78、tensorflow滑动平均模型,用来更新迭代的衰减系数
'''
Created on 2017年4月21日 @author: weizhen
'''
#4、滑动平均模型
import tensorflow as tf
#定义一个变量用于计算滑动平均,这个变量的初始值为0.
#类型为tf.float32,因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型
v1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
#这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数,可以用于动态控制衰减率
step=tf.Variable(0,trainable=False)
#定义一个滑动平均的类(class)。初始化时给定了衰减率(0.99)和控制衰减率的变量step
ema=tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99,step)
#定义一个更新变量滑动平均的操作。这里需要给定一个列表,每次执行这个操作时
#这个列表中的变量都会被更新
maintain_averages_op=ema.apply([v1])
with tf.Session() as sess:
#初始化所有变量
init_op=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op) #通过ema.average(v1)获取滑动平均之后变量的取值。在初始化之后变量v1的值和v1的滑动平均都为0
print(sess.run([v1,ema.average(v1)])) #输出[0.0,0.0] #更新变量v1的值到5
sess.run(tf.assign(v1,5))
#更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.1}=0.1
#所以v1的滑动平均会被更新为0.1*0+0.9*5=4.5
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)])) #更新step的值为10000
sess.run(tf.assign(step,10000))
#更新v1的值为10
sess.run(tf.assign(v1,10))
#更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.999}}=0.99
#所以v1的滑动平均会被更新为0.99*4.5+0.01*10=4.555
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))
#输出[10.0,4.5549998]
#再次更新滑动平均值,得到的新滑动平均值为0.99*4.555+0.01*10=4.60945
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))
#输出[10.0,4.6094499]
输出的结果如下所示
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots
[0.0, 0.0]
[5.0, 4.5]
[10.0, 4.5549998]
[10.0, 4.6094499]
78、tensorflow滑动平均模型,用来更新迭代的衰减系数的更多相关文章
- Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实 ...
- 吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 滑动平均模型
import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) step = tf.Variable(0, trainable=False) ...
- tensorflow随机梯度下降算法使用滑动平均模型
在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模 ...
- Tensorflow中的滑动平均模型
原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一 ...
- tensorflow笔记之滑动平均模型
tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可 ...
- tensorflow入门笔记(二) 滑动平均模型
tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均 ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 滑动平均类的保存
import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") for variables in tf ...
- tensorflow 滑动平均使用和恢复
https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/8067214.html
- 『TensorFlow』滑动平均
滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.Ex ...
随机推荐
- ANTLR4在windows10下的安装
1.下载ANTLR ①.从官网下载到最新版本的antlr-4.7.1-complete.jar.我下载的时候最新版本是4.7.1. ②.选择路径保存,为方便之后修改环境变量.我的下载目录为E:\Ant ...
- Tarjan 总结
Tarjan 基础 dfn[i]: 在dfs中该节点被搜索的次序(时间戳). low[i]: 为i或i的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号. 当 dfn[i] == low[i] 时,为i或i的子 ...
- git用法小结
共享仓库 bare 裸仓库 生成裸仓库时必须以.git结尾. 仓库就相当于一个服务器 ### 创建远程仓库 1. 创建以.git结尾的目录mkdir repo.git 2 ...
- 怎样使用haskell编写应用程序
参考:http://stackoverflow.com/a/9153617 http://www.haskell.org/haskellwiki/How_to_write_a_Haskell_prog ...
- 嵌入式C语言3.4 关键字---类型描述符auto/register/static/const/extern/volatile/
对内存资源存放位置的限定 1. auto 默认值---分配的内存都是可读可写的区域 auto int a; 区域如果出现 {} 我们认为在栈空间 2. register register int a; ...
- latex 查找缺失的库文件
app-portage/pfl contains a program to search in an online database for a Gentoo package containing a ...
- http常见7种请求
抛砖引玉,聊下概念性的东西先: HTTP协议 (Hyper Text Transfer Protocol) HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据,包括html文件.图像.结果等,即是一个客 ...
- 10个Eclipse珍藏插件推荐
1.Open Explorer 打开资源管理器插件,这是一个从Eclipse里面可以直接定位打开windows资源管理器文件的插件,这个版本的插件在最新的Eclipse版本中都能使用. 下载地址:ht ...
- 使用vue配合组件--转载
1.由饿了么 UED (知乎专栏)设计的桌面端组件库已经开源,文档:Element,仓库: GitHub - ElemeFE/element: Desktop UI elements for Vue. ...
- BUUCTF CRYPTO部分题目wp
对密码学了解不多,做一下熟悉熟悉 1,看我回旋踢 给的密文synt{5pq1004q-86n5-46q8-o720-oro5on0417r1} 简单的凯撒密码,用http://www.zjslove. ...