tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)TensorFlow2代码改写
时间: 2024-02-12 16:07:24 浏览: 18
在TensorFlow 2中,可以使用`tf.keras.optimizers.Adam`类来实现Adam优化器,例如:
```
import tensorflow as tf
# 创建变量
cost = tf.constant(10, dtype=tf.float32)
# 创建优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6)
# 使用优化器进行反向传播
optimizer.minimize(cost)
# 打印结果
print(cost.numpy()) # 输出 10.0
```
在这个例子中,我们创建了一个`tf.constant`类型的变量`cost`,然后使用`tf.keras.optimizers.Adam`类创建Adam优化器实例`optimizer`,并指定学习率为1e-6。最后,我们使用`optimizer.minimize(cost)`方法执行一次反向传播操作。在TensorFlow 2中,建议使用`tf.keras.optimizers`模块下的优化器类来实现优化器。
相关问题
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)改写问TensorFlow2代码
在 TensorFlow 2.x 中,您可以使用 `tf.keras.optimizers.Adam()` 来替换 `tf.train.AdamOptimizer()`。
例如,如果您想要使用 Adam 优化器来最小化成本函数 `cost`,可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
# 创建一个 Adam 优化器,并使用 1e-6 的学习率
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6)
# 定义一个计算梯度和更新权重的函数
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs)
loss = cost(predictions, targets)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return loss
```
上述代码将创建一个 Adam 优化器,并使用 `train_step()` 函数来计算梯度并更新权重。请注意,我们使用 `tf.function` 将函数转换为 TensorFlow 计算图,以提高性能。最后,我们返回损失以跟踪模型的训练进度。
改写下面代码成为TensorFlow2可运行的readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1) cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - readout_action)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)
在 TensorFlow 2.x 中,您可以使用 `tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数来替换 `tf.reduce_sum(tf.multiply())`,并使用 `tf.keras.optimizers.Adam()` 来替换 `tf.train.AdamOptimizer()`。
例如,您可以使用以下代码来重写上述代码:
```
import tensorflow as tf
# 计算 Q 值
readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1)
# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
# 计算损失
cost = loss_fn(y, readout_action)
# 创建 Adam 优化器并定义训练步骤
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6)
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs)
readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(predictions, a), axis=1)
cost = loss_fn(targets, readout_action)
gradients = tape.gradient(cost, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return cost
```
上述代码中,我们首先使用`tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数计算 Q 值。然后,我们使用 `tf.keras.losses.MeanSquaredError()` 函数定义损失,并使用它计算损失。最后,我们创建一个 Adam 优化器,并使用 `train_step()` 函数计算梯度并更新权重。请注意,我们使用 `tf.function` 将函数转换为 TensorFlow 计算图,以提高性能。