tf.contrib.framework.get_global_setp() 在 tensorflow2

tf.contrib.framework.get_global_step() 在tensorflow 2版本中已经被弃用。在TensorFlow 2中，建议使用tf.Variable来跟踪全局步数，并将其包含在优化器中。以下是一个例子：

global_step = tf.Variable(initial_value=0, trainable=False, dtype=tf.int64)

optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = ...

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            loss = loss_fn(...)
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables), global_step=global_step)

在这个例子中，我们使用tf.Variable来跟踪全局步数。我们将其初始化为0，并将其标记为不可训练。然后，在每个优化步骤中，我们将全局步数传递给优化器，以便它可以更新它。这个方法与get_global_step()的作用是相同的，但更加灵活和可控。

相关问题

tf2.0 tf.contrib.framework.get_global_setp()

get_global_step() is a function in the tf.contrib.framework module in TensorFlow 1.x that returns the global step tensor. The global step tensor is a variable that keeps track of the number of training steps that have been executed.

However, in TensorFlow 2.0, the tf.contrib framework has been deprecated and replaced by other APIs, including the Keras API. Therefore, get_global_step() is no longer available in TensorFlow 2.0. Instead, you can use the Keras callback tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler, which takes a global step (epoch) as an argument and adjusts the learning rate accordingly.

Alternatively, you can create a global step variable using the tf.Variable() function and increment it manually in your training loop. For example:

global_step = tf.Variable(0, trainable=False, dtype=tf.int64)

for img, label in dataset:
  # Perform training steps here
  global_step.assign_add(1)

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

这段代码是一个基于卷积神经网络的分类器模型，以下是每一行代码的详细解释：

conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')

使用 `tf.contrib.layers.convolution2d` 函数对 `pool1` 进行卷积操作，其中 `N_FILTERS` 表示卷积核的数量，`FILTER_SHAPE2` 是一个 2 维的列表，表示卷积核的大小，`padding='VALID'` 表示边缘不填充。

pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])

对 `conv2` 进行池化操作，使用 `tf.reduce_max` 函数对每个卷积核的输出进行最大化，再使用 `tf.squeeze` 函数将第二维的大小为 1 的维度去掉。

logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)

使用 `tf.contrib.layers.fully_connected` 函数连接一个全连接层，其中 `pool2` 是输入，`15` 是输出的类别数，`None` 表示没有激活函数。

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)

计算损失，使用 `tf.losses.softmax_cross_entropy` 函数计算多分类交叉熵损失，其中 `target` 是目标标签，`logits` 是模型的输出。

train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=0.01)

使用 `tf.contrib.layers.optimize_loss` 函数进行优化，其中 `loss` 是损失函数，`tf.contrib.framework.get_global_step()` 获取全局步数，`optimizer='Adam'` 使用 Adam 优化器，`learning_rate=0.01` 设置学习率。

return ({
            'class': tf.argmax(logits, 1),
            'prob': tf.nn.softmax(logits)
        }, loss, train_op)

返回一个字典，包含了模型的输出和损失，其中 `'class'` 表示预测的类别，使用 `tf.argmax` 函数取最大值的索引作为预测结果，`'prob'` 表示预测的概率，使用 `tf.nn.softmax` 函数进行归一化处理。