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。

相关问题

将下面代码改为用checkpoint保存saver=tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model" if train: print("训练模式") # 训练初始化参数 # 定义输入和Label以填充容器 训练时dropout为0.25 train_feed_dict = { xs: x_train, ys: y_train, drop: 0.25 } # 训练学习1000次 for step in range(1000): with tf.GradientTape() as tape: logits_val = logits(train_feed_dict) loss_val = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.one_hot(y_train, num_classes), logits=logits_val)) grads = tape.gradient(loss_val, logits.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables)) if step % 50 == 0: #每隔50次输出一次结果 print("step = {}\t mean loss = {}".format(step, loss_val)) # 保存模型 saver.save(logits, model_path) print("训练结束，保存模型到{}".format(model_path)) else: print("测试模式") # 测试载入参数 logits=tf.keras.models.load_model(model_path) print("从{}载入模型".format(model_path))

# 首先需要在计算图中定义一个变量来保存模型的全局步数
global_step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32, trainable=False, name='global_step')

# 在训练过程中需要增加global_step
train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables), global_step=global_step)

# 在定义saver时，指定要保存的变量和保存路径，注意不要在文件名中包含global_step变量
saver = tf.train.Saver(var_list=logits.trainable_variables, max_to_keep=3) # 最多保存3个模型

with tf.Session() as sess:
if train:
print("训练模式")
# 恢复之前训练好的模型
latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(model_path)
if latest_checkpoint:
print("从{}载入模型".format(latest_checkpoint))
saver.restore(sess, latest_checkpoint)
else:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练学习1000次
for step in range(1000):
_, loss_val, global_step_val = sess.run([train_op, loss, global_step], feed_dict=train_feed_dict)
if step % 50 == 0:
print("step = {}\t mean loss = {}".format(global_step_val, loss_val))
# 每隔100步保存一次模型
if global_step_val % 100 == 0:
saver.save(sess, model_path + "/model", global_step=global_step_val)
print("保存模型到{}-{}".format(model_path, global_step_val))
else:
print("测试模式")
# 载入最新的模型
latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(model_path)
if latest_checkpoint:
print("从{}载入模型".format(latest_checkpoint))
saver.restore(sess, latest_checkpoint)
else:
print("没有找到模型文件")
exit()
# 进行预测

def train(notes, chords, generator, discriminator, gan, loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer): num_batches = notes.shape[0] // BATCH_SIZE for epoch in range(NUM_EPOCHS): for batch in range(num_batches): # 训练判别器 for _ in range(1): # 生成随机的噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(BATCH_SIZE, LATENT_DIM)) # 随机选择一个真实的样本 idx = np.random.randint(0, notes.shape[0], size=BATCH_SIZE) real_notes, real_chords = notes[idx], chords[idx] # 生成假的样本 fake_notes = generator(noise) # 计算判别器的损失函数 real_loss = loss_fn(tf.ones((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([real_notes, real_chords])) fake_loss = loss_fn(tf.zeros((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([fake_notes, chords])) total_loss = real_loss + fake_loss # 计算判别器的梯度并更新参数 grads = tf.gradients(total_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(grads, discriminator.trainable_variables))) # 训练生成器 for _ in range(1): # 生成随机的噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(BATCH_SIZE, LATENT_DIM)) # 计算生成器的损失函数 fake_notes = generator(noise) fake_loss = loss_fn(tf.ones((BATCH_SIZE, 1)), discriminator([fake_notes, chords])) # 计算生成器的梯度并更新参数 grads = tf.gradients(fake_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(grads, generator.trainable_variables))) # 打印损失函数和精度 print('Epoch {}, Batch {}/{}: Loss={:.4f}'.format(epoch+1, batch+1, num_batches, total_loss)) # 保存模型 if (epoch+1) % 10 == 0: generator.save('generator.h5') discriminator.save('discriminator.h5') gan.save('gan.h5')

这段代码实现了一个基于GAN的音乐生成模型的训练过程。主要流程如下：

1. 根据每个epoch的训练次数(NUM_EPOCHS)和每个batch的大小(BATCH_SIZE)，计算出总共需要训练的batch数(num_batches)。

2. 对于每个epoch和每个batch：

a. 从训练数据集(notes和chords)中随机选择BATCH_SIZE个样本(real_notes和real_chords)作为真实样本，同时生成BATCH_SIZE个随机噪声(noise)作为假样本。

b. 训练判别器(discriminator)：对于每个样本，计算其对应的损失函数(real_loss或fake_loss)，并将它们相加得到判别器的总损失(total_loss)。然后计算判别器的梯度(grads)，并使用判别器优化器(discriminator_optimizer)来更新判别器的参数(discriminator.trainable_variables)。

c. 训练生成器(generator)：对于每个生成的假样本，计算其对应的损失函数(fake_loss)，并计算生成器的梯度(grads)，使用生成器优化器(generator_optimizer)来更新生成器的参数(generator.trainable_variables)。

d. 打印当前训练的epoch、batch和总损失(total_loss)。

e. 如果当前epoch是10的倍数，保存生成器模型(generator.h5)、判别器模型(discriminator.h5)和GAN模型(gan.h5)。

这个模型是一个有监督的生成模型，输入是随机噪声和和弦(chords)，输出是钢琴音符(notes)。其中，判别器的作用是判断输入的钢琴音符是否是真实的，生成器的作用是将随机噪声和和弦转换为更真实的钢琴音符。GAN则是将判别器和生成器相结合，使得生成器能够生成更真实的钢琴音符，同时让判别器更好地判断真假。