TensorFlow Training 优化函数
tf.train 提供了一组帮助训练模型的类和函数。
优化器
优化器基类提供了计算渐变的方法,并将渐变应用于变量。子类的集合实现了经典的优化算法,如 GradientDescent和Adagrad。
您永远不会实例化优化器类本身,而是实例化其中一个子类。
- tf.train.Optimizer
 - tf.train.GradientDescentOptimizer
 - tf.train.AdadeltaOptimizer
 - tf.train.AdagradOptimizer
 - tf.train.AdagradDAOptimizer
 - tf.train.MomentumOptimizer
 - tf.train.AdamOptimizer
 - tf.train.FtrlOptimizer
 - tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
 - tf.train.ProximalAdagradOptimizer
 - tf.train.RMSPropOptimizer
 
梯度计算
TensorFlow 提供了计算给定 TensorFlow 计算图的导数的函数,并将运算添加到图中。优化器类自动在您的关系图上计算派生,但是新的优化或专家用户的创建者可以调用下面的低级函数。
- tf.gradients
 - tf.AggregationMethod
 - tf.stop_gradient
 - tf.hessians
 
梯度剪辑
TensorFlow 提供了几种操作,您可以使用它们为您的图形添加剪切功能。您可以使用这些功能执行一般的数据剪辑,但它们对于处理已推翻或消失的渐变特别有用。
- tf.clip_by_value
 - tf.clip_by_norm
 - tf.clip_by_average_norm
 - tf.clip_by_global_norm
 - tf.global_norm
 
降低学习率
- tf.train.exponential_decay
 - tf.train.inverse_time_decay
 - tf.train.natural_exp_decay
 - tf.train.piecewise_constant
 - tf.train.polynomial_decay
 
移动平均线
一些训练算法,例如 GradientDescent 和动量,通常会在优化过程中保持变量的移动平均值而受益。使用移动平均值进行评估通常会显著改善结果。
- tf.train.ExponentialMovingAverage
 
协调员和 QueueRunner
有关如何使用线程和队列的操作,请参见线程和队列。有关队列 API 的文档,请参见队列。
- tf.train.Coordinator
 - tf.train.QueueRunner
 - tf.train.LooperThread
 - tf.train.add_queue_runner
 - tf.train.start_queue_runners
 
分布式执行
分布式执行
有关如何配置分布式 TensorFlow 程序的详细信息,请参阅分布式 TensorFlow。
- tf.train.Server
 - tf.train.Supervisor
 - tf.train.SessionManager
 - tf.train.ClusterSpec
 - tf.train.replica_device_setter
 - tf.train.MonitoredTrainingSession
 - tf.train.MonitoredSession
 - tf.train.SingularMonitoredSession
 - tf.train.Scaffold
 - tf.train.SessionCreator
 - tf.train.ChiefSessionCreator
 - tf.train.WorkerSessionCreator
 
从事件文件中读取摘要
有关摘要、事件文件和 TensorBoard 中的可视化的概述,请参见摘要和 TensorBoard。
- tf.train.summary_iterator
 
Training Hooks
Hooks 是在模型的训练/评估过程中运行的工具:
- tf.train.SessionRunHook
 - tf.train.SessionRunArgs
 - tf.train.SessionRunContext
 - tf.train.SessionRunValues
 - tf.train.LoggingTensorHook
 - tf.train.StopAtStepHook
 - tf.train.CheckpointSaverHook
 - tf.train.NewCheckpointReader
 - tf.train.StepCounterHook
 - tf.train.NanLossDuringTrainingError
 - tf.train.NanTensorHook
 - tf.train.SummarySaverHook
 - tf.train.GlobalStepWaiterHook
 - tf.train.FinalOpsHook
 - tf.train.FeedFnHook
 
Training 工具
- tf.train.global_step
 - tf.train.basic_train_loop
 - tf.train.get_global_step
 - tf.train.assert_global_step
 - tf.train.write_graph
 
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