Tensorflow 自實現學習率衰減

官方各種衰減策略

#將學習率設定為不可訓練的variable，這樣學習率就是圖中乙個運算節點，而非標量

self.decay_learning_rate = tf.variable(float(self.learning_rate), trainable=false, dtype=tf.float32)
#優化演算法獲取學習率的話要首先運算節點的計算值
self.optimizer = tf.train
.adagradoptimizer(learning_rate=self.decay_learning_rate, initial_accumulator_value=1e-8).minimize(self.loss)
#在圖中定義乙個衰減策略
self.decay_ops = self.decay_learning_rate.assign(self.decay_learning_rate*0.5)
#當滿足一定條件時，呼叫策略
res = self.sess
.run(self.decay_ops)

#將學習率定義為佔位符

learning_rate = tf.placeholder(tf.float32, shape=)
train_step = tf.train
.gradientdescentoptimizer(
learning_rate=learning_rate).minimize(mse)
#run的時候輸入不同學習率
sess.run(train_step, feed_dict=)
sess.run(train_step, feed_dict=)

tensorflow 多gpu實現學習記錄

不看網上教程了，直接看官網的介紹。也不用keras，keras一點都不靈活，還各種bug。直接看原始碼，位址為 我的理解是這樣，首先共享變數的定義是什麼？是如何共享的？答 變數有乙個主要儲存的地方，如cpu1，而其餘的引用都是借用，而原版永遠都是在cpu1中。所以共享的方式就是有乙個拷貝在cpu1中...

Tensorflow實現MNIST資料自編碼 1

自編碼網路能夠自學習樣本特徵的網路，屬於無監督學習模型的網路，可以從無標註的資料中學習特徵，它可以給出比原始資料更好的特徵描述，具有較強的特徵學習能力。主要的網路結構就是高維特徵樣本 編碼成 低維特徵 解碼回 高維特徵，下面以mnist資料集為示例進行演示 import tensorflow as ...

C 功能實現學習筆記

某個路徑下建立資料夾 需要建立資料夾的路徑 資料夾名稱 public static string createfolder string path,string foldername return path 建立資料夾 資料夾的絕對路徑 public static string createfold...