tensorflow2 学习笔记（二）反向传播

李亮_sdu

于 2020-04-30 17:47:43 发布

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分类专栏： Tebsorflow2 学习笔记文章标签： python tensorflow 深度学习

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本文介绍了TensorFlow2中反向传播的概念，强调了理解梯度下降、学习率和损失函数的重要性，并提供了北京大学相关代码参考。

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反向传播python代码，里面的梯度下降，学习率，损失函数都需要好好的理解。
代码参考北京大学

import tensorflow as tf

w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))

epoch = 40
LR_BASE = 0.2  # 最初学习率
LR_DECAY = 0.9

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tensorflow2 学习笔记（二） 反向传播