初始化optimizer
时间: 2023-08-23 20:07:17 浏览: 37
初始化optimizer的方法有多种。一种方法是使用optimizer的variables()函数来获取内部变量列表,然后使用tf.variables_initializer()函数来初始化这些变量。这种方法适用于在optimizer之前定义变量的情况。例如,可以使用以下代码初始化optimizer的变量:
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4, epsilon=1e-3)
session.run(tf.variables_initializer(optimizer.variables())) \[3\]
另一种方法是单独初始化optimizer。这种方法适用于需要对多个optimizer和变量进行初始化的情况。例如,可以使用以下代码单独初始化optimizer:
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4, epsilon=1e-3)
session.run(tf.variables_initializer(\[optimizer.get_slot(var, name) for name in optimizer.get_slot_names() for var in tf.trainable_variables()\])) \[2\]
需要注意的是,如果在多线程计算中使用多个agent,每个agent都需要一个optimizer的副本,并且需要在每个agent中单独初始化optimizer。在一开始就初始化optimizer是没有用的,必须对每个optimizer都进行初始化。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [关于tensorflow中variable以及optimizer的初始化问题](https://blog.csdn.net/weixin_44457013/article/details/89369883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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