GradientDescentOptimizer().minimize(loss)怎么替换
时间: 2023-03-31 11:04:40 浏览: 45
可以使用其他优化器来替换GradientDescentOptimizer(),例如AdamOptimizer()或者RMSPropOptimizer()。具体替换方法可以参考TensorFlow官方文档。
相关问题
opt.minimize(loss) AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'minimize'
根据提供的引用内容,出现"AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'minimize'"错误是因为SGD对象没有minimize属性。这个错误可能是由于使用了错误的优化器对象或者版本不兼容导致的。要解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你导入了正确的优化器对象。在TensorFlow中,通常使用`tf.train.Optimizer`类的子类作为优化器对象。例如,使用`tf.train.GradientDescentOptimizer`作为优化器对象来最小化损失函数。
```python
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)
```
2. 检查你的TensorFlow版本是否与代码兼容。某些属性可能在不同的TensorFlow版本中被更改或删除。如果你的代码是在较旧的版本中编写的,而你正在使用较新的版本运行,那么可能会出现属性错误。你可以尝试更新TensorFlow版本或修改代码以适应当前版本。
3. 如果你的代码是从其他来源复制的,确保你正确地导入了所有必要的库和模块。有时候,缺少某些库或模块可能导致属性错误。
# perdiction prediction = add_layer(datays_nor_layer2, 20, 1, activation_function=None) # the error between prediction and real data loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction - ys))) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.9).minimize(loss) # train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)这段代码含义
这段代码是在定义神经网络的预测、损失函数和优化器。`prediction` 是神经网络的输出,它的输入是第二层的输出 `datays_nor_layer2`,共有 20 个神经元,输出维度为 1,激活函数为 None,即输出层不进行激活。`loss` 是预测值 `prediction` 与真实值 `ys` 之间的均方根误差,它用于衡量模型的拟合程度。`train_step` 是使用梯度下降法最小化损失函数 `loss`,从而更新神经网络的权重和偏置。这里使用的学习率为 0.9。你还将注释掉的 `train_step` 是使用 Adam 优化器最小化损失函数,学习率为 1e-4。这样的神经网络可以用于解决一些简单的回归问题。
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