tf.train.AdamOptimizer

tf.train.AdamOptimizer

作用：

• 实现Adam算法的优化器

函数原型：

__init__(
    learning_rate=0.001,
    beta1=0.9,
    beta2=0.999,
    epsilon=1e-08,
    use_locking=False,
    name='Adam')

方法：

compute_gradients(
    loss,
    var_list=None,
    gate_gradients=GATE_OP,
    aggregation_method=None,
    colocate_gradients_with_ops=False,
    grad_loss=None)

• 作用：计算loss相对变量var_list的梯度，返回一个(gradient, variable)的list。

apply_gradients(
    grads_and_vars,
    global_step=None,
    name=None)

• 作用：应用梯度到相应的变量grads_and_vars是上一个函数的返回值
• global_step：每当变量更新一次就加一