tf.train.RMSPropOptimizer代码举例

以下是使用tf.train.RMSPropOptimizer优化器的代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个带有两个输入和一个输出的简单线性模型
x1 = tf.placeholder(tf.float32)
x2 = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.add(tf.multiply(x1, 2), tf.multiply(x2, 3))

# 定义一个目标函数并创建一个RMSProp优化器
loss = tf.square(y - 8)
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.01)

# 定义一个训练操作来最小化目标函数
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 准备一些训练数据
input_data = {
    x1: [1, 2, 3, 4],
    x2: [4, 3, 2, 1]
}

# 创建一个Session并运行训练操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        sess.run(train_op, feed_dict=input_data)

    # 打印出训练后模型的输出
    print(sess.run(y, feed_dict=input_data))

在这个例子中，我们使用tf.train.RMSPropOptimizer来优化一个简单的线性模型。我们首先定义了一个带有两个输入和一个输出的模型，在它上面定义了一个目标函数并创建了一个RMSProp优化器。然后我们创建一个训练操作来最小化目标函数，并用一些训练数据来运行它。最后，我们使用训练后的模型来计算一些输入的输出。