dt = tape.gradient(q,model.trainable_variables)
时间: 2024-04-17 08:29:13 浏览: 14
这段代码使用了 GradientTape 对目标张量 `q` 相对于可训练变量 `model.trainable_variables` 计算梯度。`tape.gradient(target, sources)` 函数接受一个目标张量和一个或多个源张量,并返回目标张量相对于每个源张量的梯度。
在这里,`q` 是根据输入 `x_before` 通过模型计算得到的结果。`model.trainable_variables` 是模型中所有可训练变量的列表。通过使用 GradientTape,可以在计算前向传播的同时记录相关的操作和变量,以便在后续计算梯度时使用。`tape.gradient(q, model.trainable_variables)` 将计算 `q` 相对于模型的可训练变量的梯度,并将结果存储在变量 `dt` 中。
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with tf.GradientTape() as tape: _logits = self.model(np.array([s])) ## 带权重更新。 _exp_v = tl.rein.cross_entropy_reward_loss(logits=_logits, actions=[a], rewards=td[0]) grad = tape.gradient(_exp_v, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grad, self.model.trainable_weights))
这段代码是用 TensorFlow 实现的一个强化学习算法中的参数更新部分。具体来说,它使用了 TensorFlow 的 GradientTape() 方法来记录计算图中的梯度信息。在 tape 上下文中,程序计算了模型的输出 _logits,然后使用 cross_entropy_reward_loss 方法计算损失函数 _exp_v。注意,这个损失函数是由动作 a 和累积奖励 td[0] 计算得出的。最后,程序调用 tape 的 gradient 方法,计算 _exp_v 对模型可训练参数的梯度。这些梯度可以用来更新参数,具体做法是通过 zip(grad, self.model.trainable_weights) 方法打包梯度和参数,然后使用 optimizer 的 apply_gradients 方法来更新参数。这个过程就是模型的训练过程,反复执行这个过程可以不断优化模型的性能。
@function def train_autoencoder(self, x, opt): with GradientTape() as tape: x_tilde = self.autoencoder(x) embedding_loss_t0 = self._mse(x, x_tilde) e_loss_0 = 10 * sqrt(embedding_loss_t0) var_list = self.embedder.trainable_variables + self.recovery.trainable_variables gradients = tape.gradient(e_loss_0, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return sqrt(embedding_loss_t0)
这段代码定义了一个名为 `train_autoencoder` 的方法,用于训练自编码器模型。
该方法接受输入数据 `x` 和优化器 `opt` 作为参数。在方法内部,使用 `GradientTape` 上下文管理器来计算损失函数和梯度。
首先,通过调用自编码器模型 `self.autoencoder` 对输入数据 `x` 进行重构,得到重构后的数据 `x_tilde`。然后,计算重构损失 `embedding_loss_t0`,这里使用了均方误差(MSE)作为损失函数。
接下来,将重构损失 `embedding_loss_t0` 进行平方根处理,并乘以一个系数 10,得到 `e_loss_0`。这个系数是为了放大损失值,以便更好地优化模型。
然后,将可训练变量 `self.embedder.trainable_variables` 和 `self.recovery.trainable_variables` 组合成一个列表 `var_list`,并使用梯度带(GradientTape)计算 `e_loss_0` 对于这些变量的梯度。
最后,通过调用优化器 `opt` 的 `apply_gradients` 方法,将梯度应用到变量上进行优化。最后返回重构损失的平方根作为结果。
总体来说,这个方法的作用是训练自编码器模型,通过最小化重构损失来优化模型的重构能力。