global_step用法

最新推荐文章于 2021-11-12 14:32:14 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38768831/article/details/82559762
本文详细解析了TensorFlow中全局步数(global_step)的概念及其在训练过程中的使用方式。特别是如何在GradientDescentOptimizer中利用global_step进行参数更新计数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

global_step=tf.Variable(0, trainable=False)

在这条语句 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss,global_step=global_steps)

global_steps虽然在右边，仍然在优化器函数里面被加了一次1，这需要特别注意

tf第八讲：global_step理解与指数衰减学习率
weixin_43178406的博客
03-10 1万+
 本文主要介绍了tf第八讲：global_step理解与指数衰减学习率，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 文章目录 1. 什么是global_step 2. 获取当前步骤实例 3. 利用global_step实现指数衰减学习率
（0）global_step学习率衰减用法
安静到无声
04-22 659
主要是用在梯度下降中的学习率问题上，设置学习率的大小， 是在精度和速度之间找到一个平衡： 如果学习率的值比较大， 则训练速度会提升， 但结果的精度不够。 如果学习率的值比较小， 精度虽然提升了， 但训练会耗费太多的时间。 global_step所以引入了退化学习率又叫学习率衰减， 它的本意是希望在训练过程中对于学习率大和小的优点都能够为我们所用， 也就是当训练刚开始时使用大的学习率加快速度， ...
global_step
qq_34116958的博客
04-08 765
global_step常用于滑动平均模型和学习率的指数衰减模型中，其中tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss，global_step)函数会自动使该全局步数加一，若在该函数中未用global_step则步数一直为初始值不会发生改变，这样在滑动平均模型和指数衰减模型中便失去了作用，切记。 学习率的优化 当学习率过大时，无论迭代多少次，损失函数始终无法收敛到最...
【TensorFlow】关键字global_step使用（十）
brucewong0516的博客
12-14 1676
global_step经常在滑动平均，学习速率变化的时候需要用到，这个参数在 tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_steps)里面有，系统会自动更新这个参数的值，从1开始。
反向传播算法-step by step
风口上的传奇
06-14 448
https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/
paddleocr训练global_step
最新发布
02-27
### PaddleOCR 中 `global_step` 设置与作用 在 PaddleOCR 训练过程中，`global_step` 是一个重要的变量，用来记录当前训练迭代次数。这有助于监控模型的学习进度以及调整学习率等优化策略。 #### 学习率调度器中...
File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 83, in create_optimizer zip(grads, tvars), global_step=global_step) TypeError: apply_gradients() got an unexpected keyword argument 'global_step'
07-14
根据你提供的错误信息，在调用 `apply_gradients()` 函数时出现了一个意外的关键字参数 `global_step`。 这个问题可能是由于你使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库中的优化器不兼容导致的。 在较新的 ...
with tf.control_dependencies(update_ops): train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
10-24
`tf.control_dependencies` 是TensorFlow中的一个机制，它确保在计算图中执行一组依赖操作（在这个例子中是`update_ops`）之后再执行其他操作... train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step) ```
深度学习day1（第一章：什么是深度学习？）
沉晨尘宸的博客
12-06 612
第一章：什么是深度学习？1.1 人工智能，机器学习和深度学习【1】人工智能【2】机器学习【3】从数据中学习表示1.机器学习三要素2.例子【4】深度学习之“深度”理解深度学习与机器学习关系神经网络【5】深度学习的工作原理 1.1 人工智能，机器学习和深度学习 关系： 【1】人工智能 努力将通常由人类完成的智力任务自动化，包括了机器学习与深度学习 【2】机器学习 在经典的程序设计（即符号主义人工智能的范式）中，人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案 利用机器学习，人们输入
TensorFlow中global_step的简单分析
上帝是个娘们的博客
04-10 439
global_step在滑动平均、优化器、指数衰减学习率等方面都有用到，这个变量的实际意义非常好理解：代表全局步数，比如在多少步该进行什么操作，现在神经网络训练到多少轮等等，类似于一个钟表。 import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='x') y...
tensorflow中的关键字global_step使用
UESTC_C2_403的博客
05-17 3万+
global_step经常在滑动平均，学习速率变化的时候需要用到，这个参数在tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_steps)里面有，系统会自动更新这个参数的值，从1开始。 例如： import tensorflow as tf; import numpy as
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摘要：本系列主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。本文主要针对tensorflow的模型训练Training与测试Testing等相关函数进行讲解。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之四。
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global_step在滑动平均、优化器、指数衰减学习率等方面都有用到，这个变量的实际意义非常好理解：代表全局步数，比如在多少步该进行什么操作，现在神经网络训练到多少轮等等，类似于一个钟表。 global_step经常在滑动平均，学习速率变化的时候需要用到，这个参数在tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, g...
关于global_step参数
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@[TOC) 关于global_step参数 global_step与learning_rate的关系 global_step与estimator的关系 1 global_step与learning_rate的关系 learning_rate：在梯度下降中学习率大小很关键，过大容易造成震荡，过小容易陷入局部最优值以及降低收敛速度加长学习时间。起初学习率过大是加速到达最低点，解决学习率国小的问题；随着训练步数的增加，学习率呈指数递减，防止学习率过大而到达不了最低点，使得最后趋于平稳，到达一个稳定的学习状态
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tf.train.get_global_step() 方法返回的是的 global_step作为name的tensor, 如 <tf.Variable ‘global_step:0’ shape=() dtype=int64_ref>。 tensor参数与global_step = tf.Variable(0, name=“global_step”, trainable=False) ...
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