DL4J源码阅读（三）：信号前传

最新推荐文章于 2021-12-13 13:21:53 发布

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MultiLayerNetwork中fit方法，使用DataSet next = iter.next()获取一个批次的数据。本例中batchSize = 50，所以一次取到50组数据，其中包括输入特征和标签（理想值）。setInput(next.getFeatureMatrix())和setLabels(next.getLabels())语句分别设置输入特征和标签。调用solver.optimize()语句进行网络定型。在网络初始化阶段model.init()中调用MultiLayerNetwork的public void init(INDArray parameters, boolean cloneParametersArray)方法时，新建了一个Solver对象，并赋给了solver变量。

在Solver类中有一个方法public void initOptimizer()，是为Solver的核心变量optimizer赋值。这个方法很重要，要想正常使用Solver的对象，必须调用。如果将这个方法放到新建Solver的对象的方法中调用更好些。而不是交给应用自己调用。现在的情况是为了防止没有被调用过，反而到处调用。放到新建Solver的对象的方法中调用，每次新建都会自动调用，就不会有这个烦恼。

本例中optimizer的具体类型是StochasticGradientDescent（随机梯度下降），当执行optimizer.optimize()时，会进入到StochasticGradientDescent的optimize()方法中。此方法开始是一个循环。

代码读到这里可以发现有三处循环，分别对应数据处理时的三种粒度。StochasticGradientDescent的