pycharm里面sgd和sgd_experimental区别

在PyCharm中，SGD和SGD_experimental都是优化算法。它们的区别在于SGD_experimental是一种更高级的优化算法，它包含了一些额外的功能，例如自适应学习率和动量调整。这些功能可以帮助优化算法更快地收敛，并且可以避免一些常见的优化问题，例如梯度消失和爆炸。因此，如果您需要更高级的优化算法，SGD_experimental可能会更适合您的需求。

相关问题

为什么pycharm里会有'sgd_experimental' is not callable

这可能是由于您正在尝试调用一个名为'sgd_experimental'的未定义函数或方法。此外，该函数或方法可能已被重命名或删除。请检查您的代码并确保函数或方法的名称正确并已正确定义。如果问题仍然存在，请尝试更新您的PyCharm版本或重新安装PyCharm。

pycharm中sgd_experimental()的使用方法

`sgd_experimental()`是PyCharm中的一个函数，它是一个实验性的梯度下降算法，用于优化神经网络。使用它的方法如下：

1. 在PyCharm中创建一个神经网络模型，例如：

import tensorflow as tf

# define the model architecture
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

2. 编译模型，使用`sgd_experimental()`作为优化器：

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.sgd_experimental(learning_rate=0.01),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

3. 训练模型，使用`fit()`函数：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

其中，`x_train`和`y_train`是训练数据和标签，`x_test`和`y_test`是测试数据和标签。`epochs`是训练轮数。

需要注意的是，`sgd_experimental()`是一个实验性的优化器，可能不稳定，使用时需要谨慎。