卷积神经网络文本分类输出“INFO:tensorflow:loss = 2.7123044, step = 1 INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.6579 INFO:tensorflow:loss = 0.6935246, step = 101 (4.845 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.4862 INFO:tensorflow:loss = 0.690876, step = 201 (4.653 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.0751 INFO:tensorflow:loss = 0.6989775, step = 301 (4.746 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.0358 INFO:tensorflow:loss = 0.17170498, step = 401 (4.992 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.2619 INFO:tensorflow:loss = 0.12468583, step = 501 (4.933 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.8202 INFO:tensorflow:loss = 0.08017796, step = 601 (5.045 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.3961 INFO:tensorflow:loss = 0.10280039, step = 701 (5.157 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.2021 INFO:tensorflow:loss = 0.06563924, step = 801 (5.208 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 18.6664 INFO:tensorflow:loss = 0.094031714, step = 901 (5.357 sec)”从析器损失函数数值、步数和每秒钟训练次数等方面,详细分析分析该模型优劣
时间: 2023-12-19 21:05:47 浏览: 34
从上述输出可以看出,该卷积神经网络模型的损失函数从2.71下降到了0.06左右,训练步数也达到了900多步,说明该模型经过了较长时间的训练,且在训练过程中损失函数逐渐减小,模型性能逐渐提高。
另外,可以看出该模型每秒钟训练次数在20次左右,这是一个较为理想的训练速度。
综上所述,从损失函数的下降趋势和训练步数来看,该模型的优劣表现良好;从训练速度来看,该模型的效率也比较高。
相关问题
AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer'
### 回答1:
`GradientDescentOptimizer` 是 TensorFlow 1.x 版本中的一个优化器,在 TensorFlow 2.x 版本中已经被弃用。相反,您可以使用 `tf.keras.optimizers.SGD` 类来实现梯度下降优化器。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 假设原来的代码是这样的:
# optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
# 现在可以改为:
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate)
```
`tf.keras.optimizers.SGD` 类的参数与 `GradientDescentOptimizer` 类的参数相同,但类名有所不同。
如果您仍然在使用 TensorFlow 1.x 版本,则可以继续使用 `GradientDescentOptimizer` 类。但是请注意,`GradientDescentOptimizer` 在未来的 TensorFlow 版本中可能会被删除,因此建议您尽早将代码迁移到 `tf.keras.optimizers.SGD` 上。
### 回答2:
在TensorFlow 2中,我们不再使用`GradientDescentOptimizer`类来定义优化器。相反,我们使用`tf.keras.optimizers`模块提供的优化器类来定义和使用优化器。
`AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer'`错误是由于在TensorFlow 2中调用了`GradientDescentOptimizer`,而这个类在tf.train模块中已经被移除了。
为了解决这个问题,你可以按照以下步骤来替代`GradientDescentOptimizer`:
1.首先,确保你的TensorFlow版本是2.0或者更高版本。你可以通过以下代码来验证版本:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```
2.导入`tf.keras.optimizers`模块:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
```
3.实例化一个SGD优化器对象,并设置相关的参数:
```python
optimizer = SGD(learning_rate=0.001, momentum=0.9)
```
4.之后,你可以在训练模型的过程中使用这个优化器来更新模型的参数:
```python
model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
这样,就能够解决`AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer'`这个错误,并使用SGD优化器来进行模型训练。
### 回答3:
这个错误是因为在最新版本的TensorFlow中,'GradientDescentOptimizer'被重命名为'GradientDescent'。
在之前版本中,我们可以使用如下的代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
# 其他操作
...
```
然而在最新版本的TensorFlow中,我们需要使用如下的代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)
# 其他操作
...
```
新版本的TensorFlow中优化器的命名规则发生了变化,'GradientDescentOptimizer'被改成了'SGD'。您只需要替换原代码中的'GradientDescentOptimizer'为'SGD',即可解决这个错误。
AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'
根据您提供的引用内容,您遇到了一个AttributeError错误,错误信息是"module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'"。这个错误是因为TensorFlow 2.0及以上版本中不再使用AdamOptimizer这个属性。
要解决这个问题,您可以使用tf.keras.optimizers.Adam来代替tf.train.AdamOptimizer。tf.keras.optimizers.Adam是TensorFlow 2.0及以上版本中的优化器。
下面是一个使用tf.keras.optimizers.Adam的例子:
```python
import tensorflow as tf
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)
```
在这个例子中,我们使用tf.keras.optimizers.Adam作为优化器,并将其传递给model.compile()函数。然后,我们可以使用model.fit()函数来训练模型,并使用model.predict()函数来进行预测。
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