tensorflow中学习率怎么设置

在 TensorFlow 中，可以使用优化器（如 Adam）来设置学习率。例如，在创建 Adam 优化器时可以通过设置 learning_rate 参数来设置学习率。

optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

也可以在训练过程中动态调整学习率。例如，使用 `tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler` 可以根据训练步数或训练轮数来调整学习率。

def schedule(epoch):
  if epoch < 10:
    return 0.001
  else:
    return 0.001 * tf.math.exp(0.1 * (10 - epoch))

lr_schedule = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)

最后在训练中使用callbacks

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, callbacks=[lr_schedule])