Python深度学习010：Tensorflow中的各种优化器：Optimizer

最新推荐文章于 2025-05-28 11:23:47 发布

若北辰

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本文介绍了TensorFlow中的优化器，包括标准梯度下降、随机梯度下降和批梯度下降法，分析了它们在误差计算和权值更新上的区别，并预告将详细探讨每个算法的优缺点。

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Optimizer:

import tensorflow as tf
tf.train.GradientDescentOptimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer
tf.train.AdamO

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TensorFlow优化器及用法

吴建明wujianming_110117

01-30

973

TensorFlow优化器及用法函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地对系数（W 和 b）进行更新。根据训练样本的大小，有三种梯度下降的变体： Vanilla 梯度下降：在 Vanilla 梯度下降（也称作批梯度下降）中，在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度。该方法可能很

利用Python构建深度学习模型：TensorFlow与PyTorch的对比与实践

威哥说编程

01-19

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TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的深度学习框架，最初发布于2015年。它是一个开源平台，广泛应用于深度学习任务，尤其是大规模机器学习和生产环境中的部署。静态计算图：TensorFlow最早采用静态计算图（StaticGraph）模型，所有操作在执行之前都需要定义计算图。这种方式使得模型优化更加高效，但也使得模型的开发和调试变得更为复杂。高性能：TensorFlow支持多种硬件平台，如CPU、GPU、TPU等，提供了强大的并行计算能力。广泛的工具和库。

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tensorflow优化器_TensorFlow-优化器

cunzai1985的博客

09-23

366

tensorflow优化器 TensorFlow-优化器 (TensorFlow - Optimizers) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 Optimizers are the extended class, which include added information to train a ...

2025-05-28 Python&深度学习8——优化器

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zheliku的博客

05-28

496

本文介绍了PyTorch中优化器(Optimizer)的使用方法和常见类型。优化器通过计算梯度、更新参数和清除梯度三个步骤训练模型。文章重点讲解了SGD和Adam两种优化器，详细列出它们的参数配置及使用建议（如SGD学习率0.01-0.1，Adam建议0.001）。同时强调学习率的重要性，建议采用动态调整策略。最后提供最佳实践：梯度清零、正确更新顺序以及合理选择学习率，并附示例代码说明优化器在模型训练中的典型应用场景。

tensorflow中的优化器

qq_29462849的博客

08-06

347

1.tf.train.GradientDescentOptimizer 标准梯度下降优化器：标准梯度下降先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值 2.tf.train.AdadeltaOptimizer Adadelta优化器，在SGD的基础上 3.tf.train.AdagradOptimizer Adagrad优化器，在SGD的基础上 4.tf.train.AdagradD...

TensorFlow优化器

健身房

05-31

2341

深度学习常见的是对于梯度的优化，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。TensorFLow提供了很多优化器的支持。 tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降算法的优化器。 tf.train.AdadeltaOptimizer 实现了Adadelta算法的优化器，该算法不需要手动调优学习速率，抗噪声能力强，可以选择不同的模型结构。Adadelta是对Adagrad的扩展。Adadelta只累加固定大小的项，并且也不直接存储这些项，仅仅是计算对

tensorflow（五）----优化器

渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）

10-20

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tensorflow—优化器 一、基础知识 1.损失函数损失函数是评估特定模型参数和特定输入时，表达模型输出的推理值与真实值之间不一致程度的函数。形式化定义如下：其中xi是样本，θ是模型参数，f(xi;θ)是模型预测的值，y-i是真实的测试数据。f(xi;θ)越接近y-i，说明模型拟合越的接近真实值。常见的损失函数有平方损失函数、交叉熵损失函数和指数损失函数： 2.经验风险使用损失函数...

Python深度学习入门：TensorFlow与Keras

07-14

### Python深度学习入门：TensorFlow与Keras #### 深度学习概述 深度学习作为机器学习的一个重要分支，其核心在于模拟人类大脑中的神经网络结构。通过多层次的非线性变换，深度学习模型能够自动从原始数据中抽取...

加速深度学习任务：TensorFlow GPU 教程

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TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，它支持GPU加速，使得处理大规模数据和复杂模型成为可能。下面我们将深入探讨如何在TensorFlow环境中设置和优化GPU使用。首先，理解为何需要GPU加速至关重要。深度学习...

【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现.zip

02-26

通过"【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现.zip"中的实践案例，你将有机会亲手搭建并训练模型，加深对深度学习的理解。从简单的线性层到复杂的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络...

tensorflow常用的优化器

优快云_lzw99的博客

05-20

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损失函数优化器梯度下降法MomentumRMSpropAdam代码示例来源梯度下降法 Momentum tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, momentum, use_locking=False, name='Momentum').minimize(loss) learning_rate：学习率，数据类型为tensor或float。 momentum：动量参数，Momentum指数加权的超参数，数据类型为tensor或float。 use_locking

tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比.docx

05-01

tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比，word 文档。

tensorflow的优化器比较

多元思考力

08-22

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标准梯度下降法：汇总所有样本的总误差，然后根据总误差更新权值随机梯度下降：随机抽取一个样本误差，然后更新权值（每个样本都更新一次权值，可能造成的误差比较大）批量梯度下降法：相当于前两种的折中方案，抽取一个批次的样本计算总误差，比如总样本有10000个，可以抽取1000个作为一个批次，然后根据该批次的总误差来更新权值。（常用） momentum:当前权值的改变会收到上一次权值的改

tensorflow学习笔记——优化器

wxsy024680的博客

03-08

5248

搭建模型时，可以选择收敛速度最快的优化器，以提升训练速度；输出结果时，建议每个优化器都尝试一遍，最后选择准确率最高的优化器。没有哪个优化器绝对好，只有尝试了才知道。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据集 # one_hot设置为True，将标签数据转化为0/1，如[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0] mnist=input_data.read_data_se

python中的优化器有哪些_python中的优化器有哪些_Python SciPy 优化器(Optimizers)

weixin_42351362的博客

03-02

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1、SciPy优化器优化器是SciPy中定义的一组过程，它们可以找到函数的最小值或方程式的根。2、优化函数本质上，机器学习中的所有算法不过是一个复杂的方程式，需要借助给定的数据将其最小化。3、方程的根NumPy能够找到多项式和线性方程式的根，但无法找到非线性方程式的根，如下所示：x + cos(x)为此，可以使用SciPy的optimize.root函数。此函数接受两个必需的参数：fun-表示方程...

深度学习框架TensorFlow系列之（五）优化器1

老码农

01-23

1790

1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化器的实现。然而这些优化器经常被用作黑盒使用，而无法对这些优化算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解的情况。这篇文章主要对各种梯度下降优化算法进行全面成体系的分析，帮助相关的算法开发人员在模型开发的过程中选取合适的优化器。所以整个内容会比较多，将要分成几个章节进行分析，以下是初步的章节情况，本章会介绍

深度学习框架TensorFlow系列之（五）优化器3

老码农

03-06

1441

1 背景梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一，并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化算法的实现。然而这些优化算法（优化器）经常被用作黑盒优化器，造成对这些算法的优缺点以及适用场景没有一个全面而深刻的认知，可能造成无法在特定的场景使用最优解。梯度下降法的的目标是在梯度的相反方向进行模型参数的更新，从几何学来说，就是沿着斜率的方向（最快）由目标函数创建的曲面一直向下直到山谷，并且通过合理的步长设置加快与稳定算法模型的收敛，训

关于TensorFlow其他优化器

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tensorflow学习探究（二）-----------优化器optimizer功能在代码中体现的探究

由山的博客

03-17

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写在前面：对于优化器，笔者学习时对于优化器的工作原理感到很疑惑，在上网查了一些资料和自己编写代码实验后终于发现了优化器的工作体现在哪！！！笔者是纯萌新，这是学习时的学习笔记，如果理解不对还望大佬指出！！！笔者使用的是tensorflow1.14.0和ubuntu16.04！！！ 1.提出问题 优化器optimizer在代码中一般以train_op = tf.train.GradientDesc...

Python深度学习优化：Adam算法的实现与应用

在Python中，实现Adam算法可以使用深度学习框架中的内置函数，比如在Keras中，可以通过优化器（optimizer）对象来调用Adam算法。一个典型的使用代码如下： ```python from keras.optimizers import Adam # 创建一...