optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
时间: 2024-05-21 09:14:18 浏览: 20
这段代码使用了TensorFlow中的优化器Adam来进行模型训练,并且指定了学习率为FLAGS["train.lr"]。接着使用优化器的compute_gradients方法计算了损失函数关于模型参数的梯度,并将结果保存在grads_and_vars变量中。这个变量包含了每个参数对应的梯度和参数本身。这些梯度将被用来更新模型的参数,从而最小化损失函数。
相关问题
optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)有错吗怎么改
这段代码的错误可能是由于 `FLAGS["train.lr"]` 的值不正确所引起的。你可以尝试使用一个固定的学习率值来替换它,如下所示:
```
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
```
如果你想使用一个可变的学习率,你可以尝试使用 `tf.Variable` 类来定义它,并在优化器中使用它,如下所示:
```
lr = tf.Variable(FLAGS["train.lr"], trainable=False)
optimizer = tf.optimizers.Adam(lr)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
```
这将允许你在训练过程中更改学习率的值。
怎么在optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)里加入正则项
在`tf.keras.optimizers.Adam()`中加入正则项有两种常用的方法:
方法一:在定义模型时,在需要进行正则化的层后面,添加相应的正则化项。例如,在全连接层后添加L2正则化项:
```python
from tensorflow.keras import layers, regularizers
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
其中,`kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)`表示在全连接层的权重上应用L2正则化,正则化系数为0.01。这样,在定义优化器时,不需要添加额外的正则化项。
方法二:在定义优化器时,使用`tf.keras.optimizers.Adam()`的`regularizer`参数,将正则化项加入到优化器中。例如,将L2正则化项加入到Adam优化器中:
```python
from tensorflow.keras import regularizers
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07,
amsgrad=False, clipvalue=1.0, clipnorm=1.0,
decay=0.0, momentum=0.0, nesterov=False,
**{'regularizer': regularizers.l2(0.01)})
```
其中,`regularizers.l2(0.01)`表示在优化器中应用L2正则化,正则化系数为0.01。这样,每次使用该优化器时,都会自动应用L2正则化。需要注意的是,使用这种方法时,需要将`regularizer`参数传递给`optimizer`时使用`**`符号进行传参。
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