35、TensorFlow 自定义模型与训练算法全解析

TensorFlow 自定义模型与训练算法全解析

在深度学习领域，TensorFlow 提供了丰富的功能和工具，允许用户灵活地自定义模型和训练算法。本文将深入探讨 TensorFlow 中的变量、数据结构，以及如何自定义损失函数、激活函数、初始化器、正则化器、约束和指标等，帮助你更好地掌握 TensorFlow 的高级应用。

1. TensorFlow 变量与数据结构

1.1 TensorFlow 变量

TensorFlow 中的变量（ tf.Variable ）与张量（ tf.Tensor ）类似，可以进行相同的操作，并且与 NumPy 配合良好，对类型也有严格要求。不同的是，变量可以使用 assign() 、 assign_add() 或 assign_sub() 方法进行原地修改，还可以修改单个单元格或切片。

import tensorflow as tf

# 创建一个变量
v = tf.Variable([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
print(v)
# 输出:
# <tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32, numpy=
# array([[1., 2., 3.],
#        [4., 5., 6.]], dtype=float32)>

# 使用 assign() 方法修改变量
v.assign(2 * v)