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
TensorFlow Training 优化函数的更多相关文章
- tensorflow training result
- Image Style Transfer:多风格 TensorFlow 实现
·其实这是一个选修课的present,整理一下作为一篇博客,希望对你有用.讲解风格迁移的博客蛮多的,我就不过多的赘述了.讲一点几个关键的地方吧,当然最后的代码和ppt也希望对你有用. 1.引入: 风格 ...
- TensorFlow 便捷的实现机器学习 三
TensorFlow 便捷的实现机器学习 三 MNIST 卷积神经网络 Fly Overview Enabling Logging with TensorFlow Configuring a Vali ...
- Run Your Tensorflow Deep Learning Models on Google AI
People commonly tend to put much effort on hyperparameter tuning and training while using Tensoflow& ...
- 聊天机器人(chatbot)终极指南:自然语言处理(NLP)和深度机器学习(Deep Machine Learning)
在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此 ...
- [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- Distri ...
- [Tensorflow] Object Detection API - prepare your training data
From: TensorFlow Object Detection API This chapter help you to train your own model to identify obje ...
- [Tensorflow] Object Detection API - build your training environment
一.前期准备 Prepare protoc Download Protocol Buffers Create folder: protoc and unzip it. unsw@unsw-UX303U ...
- 【Tensorflow】 Object_detection之配置Training Pipeline
参考:Configuring an object detection pipeline 1.config文件 配置好的config文件存放路径:object_detection/samples/con ...
随机推荐
- 虚拟机centos7配置本地yum源
在虚拟机中要使用yum命令,就要先配置一下yum源,下面就分享一下这个过程: 1. 挂载iso到vmware,首先得确保CD/DVD连接到镜像.可以这样操作 2. 执行下面的命令 # mkdir /m ...
- 腾讯云服务器使用smtp发送邮件
问题:在腾讯云服务器上使用自编写的邮件服务失败.查其原因,是该邮件服务调用smtpclient.Send(mailMessage)时,出现错误:由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应, ...
- h5 实现定位
直接上代码,代码使用了vue相关的语法 并且引入了dialog插件 ,使用时直接调用getLocation()方法就可以了! // 定位 function getLocation(){ console ...
- 配置firewalld端口转发
题:在系统 system1 设定端口转发,要求: 1.在172.24.8.0/24网络中的系统,访问system1的本地端口 5423 将被转发到 80 2.此设置必须永久有效 答: # 配置转发端口 ...
- [c/c++] programming之路(15)、多维数组和二分查找法,小外挂
一.多维数组 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void main(){ ][]; int i,j; ; i < ; i++) { ...
- 论文笔记:Visual Question Answering as a Meta Learning Task
Visual Question Answering as a Meta Learning Task ECCV 2018 2018-09-13 19:58:08 Paper: http://openac ...
- Hadoop-3.0.2 覆盖源代码生效
一.需求背景 基于业务需求,需要修改hadoop源码,将局部源代码修改后,放在自己的工程目录下,由于其相同的路径,想要覆盖掉源码对应部分 二.环境背景 IDEA下,编辑MapReduce任务,打包提交 ...
- Android外包团队——Jquery乱码解决方案
最近使用jQuery遇到中文乱码问题,其实他的中文乱码就是因为contentType没有指定编码,只需在jQuery.js中搜索’contentType’ 然后在application/x-www-f ...
- 《Visual C# 从入门到精通》第二章方法和作用域——读书笔记
第2章 方法和作用域 2.1创建方法 方法是一个基本的,强大的编程机制.可视为函数或者子程序相似的东西. 方法名是个有意义的标识符. 方法主体包含方法被调用时实际执行的语句. 声明一个方法的实例如下: ...
- K8S中如何跨namespace 访问服务?为什么ping不通ClusterIP?
1.K8S中如何跨namespace 访问服务? 2.在Pod中为什么ping不通ClusterIP? 简述: Rancher2.0中的一个用户,在K8S环境中,创建两个namespace,对应用进行 ...