tensorflow优化器一览表

最新推荐文章于 2025-07-26 11:03:37 发布

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#tensorflow #深度学习 #神经网络

本文详细介绍了TensorFlow中常用的优化器，包括梯度下降、Adadelta、Adagrad、动量优化及Adam等算法。每种优化器的参数设置及其应用场景均有涉及。

tf.train.Optimizer 优化器基类

tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate,) 梯度下降算法的优化器，参数学习率

tf.train.AdadeltaOptimizer（learning_rate，decay_rate, espoin_constant） Adadelta算法的优化器(自适应学习) 参数：学习率，衰变率，学习调节常量

tf.train.AdagradOptimizer（learning_rate, initial_accumulator_value=0.1） Adagrad优化器小批量随机梯度按平方和累加

tf.train.MomentumOptimizer（learning_rate,Momentum）动量(惯性）优化器

tf.train.AdamOptimizer（learning,beta1,beta2,espoin_constant）梯度算法的优化算法

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Tensorflow-各种优化器总结与比较

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443

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优化器是扩展类，其中包含训练特定模型所需的附加信息。优化器类使用给定的参数进行初始化，但重要的是要记住不需要 Tensor。优化器用于提高训练特定模型的速度和性能。- 带梯度剪切的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent with Gradient Clipping）这个类在 tensorflow/python/training/optimizer.py 的指定路径中定义。在我们的后续章节中，我们将专注于梯度下降优化以及优化器的实现。TensorFlow 的基本优化器是 −。

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以下是一些常用的TensorFlow优化器，以及如何在`model.compile`方法中使用它们。注意，这里的`lr`参数在TensorFlow 2.x中已被重命名为`learning_rate`，但为了兼容性，一些示例将使用`lr`。在选择优化器时，您可以根据问题的具体需求和模型的特性进行选择。在实际应用中，可能需要尝试多种优化器和参数组合，以找到最适合您的模型和数据的配置。每个优化器都有其特点和适用场景。例如，Adam是最常用的优化器之一，因为它结合了RMSprop和SGD的优点，适用于大多数情况。

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【WSL2笔记2】搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX

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conda安装pip install tensorflow 2.19.0版本跑代码需要 CUDA 和 cuDNN 的版本

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