tf.optimizers.lbfgs_minimize(）中的参数？

`tf.optimizers.lbfgs_minimize()`是TensorFlow中的一个优化器，它使用L-BFGS算法来最小化给定的损失函数。它的参数如下：

- `loss_fn`: 要最小化的损失函数，这应该是一个可调用的Python函数，它需要返回一个标量张量。
- `initial_position`: 优化的起始点，这应该是一个一维张量。
- `max_iterations`: 最大迭代次数，这应该是一个整数。
- `tolerance_grad`: 迭代过程中梯度的收敛容差，这应该是一个标量浮点数。
- `tolerance_change`: 迭代过程中变化量的收敛容差，这应该是一个标量浮点数。

此外，还可以选择性地提供一个`name`参数来命名优化器。

相关问题

loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误怎么改NameError: name 'model' is not defined

这个错误提示表明在这段代码中没有定义名为"model"的变量。因此，需要检查代码中是否存在定义"model"变量的语句。

如果确实没有定义"model"变量，可以先创建一个模型对象，例如：

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

然后将模型对象传递给"train_step"函数，例如：

loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = model.trainable_variables
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)

这样就可以避免"NameError: name 'model' is not defined"错误了。

loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)出现这个错误ValueError: tape is required when a Tensor loss is passed.怎么改

和上一个问题一样，这个错误提示与 TensorFlow 的自动求导功能有关。你需要使用 `tf.GradientTape()` 记录操作以计算梯度。以下是修改建议：

with tf.GradientTape() as tape:
    # 计算预测值
    prediction = model(xs)

    # 计算损失函数
    loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))

# 计算梯度
grads = tape.gradient(loss, var_list)

# 更新变量
tf.keras.optimizers.SGD(0.9).apply_gradients(zip(grads, var_list))

在这个示例中，`tf.GradientTape()` 用于记录操作以计算梯度。然后使用 `tape.gradient` 计算梯度，并使用 `apply_gradients` 方法更新变量。在这个过程中，你不需要传递损失函数，因为在 `tf.GradientTape()` 上下文中，你可以通过损失函数计算图中的所有操作。