Tensorflow工具箱（二）optimizer

最新推荐文章于 2025-05-09 14:45:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-09 14:45:00 发布 · 1.4k 阅读

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#tensorflow #优化器实现 #工具包

为了更加方便地进行深度学习开发，我们将一些常用的操作，比如常用的优化器函数，编写成模块，更加方便我们进行开发。

TenorTool：我设计的Tensorflow工具箱

1 Adam优化器

Adam_optimizer(loss,variables,starter_learning_rate = 0.0002,end_learning_rate = 0.0,start_decay_step = 100000,decay_steps = 100000,beta1 = 0.5,name='Adam',summary=True)

loss: 计算的损失函数的值
varivables：需要修改的模型变量名字（通常使用tf.get_collection来收集成列表）
starter_learning_rate：刚开始训练时候的学习率
end_learning_rate：最后的学习率
start_decay_step：开始衰减学习率的步数
decay_steps：在多少步以内线性衰减学习率
beta1：Adam优化器中的beta1
name：优化器名字
summary：是否将学习率大小summary，便于在tensorboard中查看

注意：上面参数的具体含义是，优化器在最开始start_decay_step步中学习率为starter_learning_rate，而在接下来decay_steps步中学习率线性衰减为end_learning_rate。下面函数同样也是。

1 BGD（mini-BGD）

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