optimizer.apply_gradients
时间: 2024-05-23 07:11:32 浏览: 23
`optimizer.apply_gradients()` is a method in TensorFlow used to apply a computed gradient update to a model's parameters. It takes in a list of tuples, where each tuple contains a gradient tensor and the corresponding trainable variable that the gradient should be applied to. The method then applies the gradient update to the variable using the optimizer's update rule (such as stochastic gradient descent or Adam). This is a common step in the training loop of a neural network, where the gradients for the model's parameters are computed during backpropagation and then applied using the optimizer.
相关问题
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))中zip的作用
在 TensorFlow 中,optimizer.apply_gradients() 是用来更新模型参数的函数,它会将计算出的梯度值应用到模型的可训练变量上。而 zip() 函数则可以将梯度值与对应的可训练变量打包成一个元组,方便在 apply_gradients() 函数中进行参数更新。具体来说,zip() 函数的作用是将两个列表中的元素按照相同位置打包成元组,返回一个可迭代的对象。在这里,它可以将梯度列表 grads 和可训练变量列表 model.trainable_variables 中的元素按照相同位置打包成元组,形成一个可迭代的元组列表,以便于在 apply_gradients() 函数中进行参数更新。
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
这段代码是用来更新模型参数的。首先,计算出模型的梯度值(grads),然后将梯度值与模型的可训练变量(trainable_variables)打包成一个元组列表(zip(grads, model.trainable_variables)),最后使用优化器(optimizer)的apply_gradients方法将梯度应用于模型的可训练变量,从而更新模型参数。这个过程叫做反向传播(backpropagation),是深度学习中的一种常用的训练方式。
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