model.train_on_batch介绍【TensorFlow2入门手册】

最新推荐文章于 2025-05-01 15:44:39 发布
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文章标签： batch tensorflow 深度学习
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这篇博客介绍了TensorFlow2的train_on_batch API，它是对fit()和fit_generator()的补充，适用于需要自定义训练过程和处理分步训练的模型，如GAN。train_on_batch允许更精细的训练控制，支持多GPU训练，提供多样数据加载方式，并能方便地保存模型。文章详细解释了函数参数，并通过实例展示了如何使用该API处理单输出和多输出模型。

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大部分使用 tensorflow 的同学会使用 fit() 或者 fit_generator() 方法训练模型， 这两个 api 对于刚接触深度学习的同学非常友好和方便，但是由于其是非常深度的封装，对于希望自定义训练过程的同学就显得不是那么方便，而且，对于 GAN 这种需要分步进行训练的模型，也无法直接使用 fit 或者 fit_generator 直接训练的。因此，tensorflow 提供了 train_on_batch 这个 api，对一个 mini-batch 的数据进行梯度更新。

总结优点如下：

  • 更精细自定义训练过程，更精准的收集 loss 和 metrics
  • 分步训练模型-GAN的实现
  • 多GPU训练保存模型更加方便
  • 更多样的数据加载方式

函数原型：

y_pred = Model.train_on_batch(
    x,
    y=
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