python实现keras库中的神经网络优化器衰减

在Keras库中，你可以使用`tf.keras.optimizers`模块来创建并应用各种神经网络优化器，其中包含多种类型的衰减策略。例如，如果你想在Adam优化器中添加学习率衰减，可以利用`LearningRateSchedule`接口。以下是如何在Python中实现这一点的一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers.schedules import LearningRateSchedule, ExponentialDecay

class CustomLRSchedule(LearningRateSchedule):
    def __init__(self, initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate=0.96):
        super(CustomLRSchedule, self).__init__()
        self.initial_learning_rate = initial_learning_rate
        self.decay_steps = decay_steps
        self.decay_rate = decay_rate

    def call(self, step):
        return self.initial_learning_rate * (self.decay_rate ** tf.math.floor(step / self.decay_steps))

# 使用自定义学习率衰减的Adam优化器
initial_learning_rate = 0.001
decay_steps = 1000
custom_decay = CustomLRSchedule(initial_learning_rate, decay_steps)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=custom_decay)

# 在训练循环中，学习率会随着训练步骤自动衰减
for step in range(total_steps):
    with tf.GradientTape() as tape:
        # 计算梯度
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

在这个例子中，`CustomLRSchedule`继承自`LearningRateSchedule`，并在`call`方法中计算每个时间步的衰减后的学习率。然后，在创建Adam优化器时，我们将这个衰减函数传递给了`learning_rate`参数。