应用实例: TensorFlow中有多个优化器可以选择,最简单的就是SGD(随机梯度下降法) ...
本文基于tensorflow v . 分支,简单分析下TensorFlow中的优化器。 当我们调用optimizer.minimize 时,其内部会调用两个方法compute gradients 和apply gradients ,分别用来计算梯度和使用梯度更新权重,其核心逻辑如下所示。 如果我们想在模型更新前对梯度搞一些自定义的操作,TensorFlow中推荐的方式是 通过compute gra ...
2020-06-20 12:05 0 705 推荐指数:
应用实例: TensorFlow中有多个优化器可以选择,最简单的就是SGD(随机梯度下降法) ...
Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I: tf.train.GradientDescentOptimizer ...
PgSQL · 源码分析 · PG优化器浅析 在使用PostgreSQL数据库过程中,对SQL调优最常用的手段是使用explain查看执行计划,很多时候我们只关注了执行计划的结果而未深入了解执行计划是如何生成的。优化器作为数据库核心 ...
一、TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer:梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer ...
优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降 ...
机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别。火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样,模型 ...
PgSQL · 最佳实践 · EXPLAIN 使用浅析 背景 在使用数据库时,经常会有开发者有这样的疑问:“我的表对应字段已经创建了索引,为什么这个SQL 语句执行还是这么慢?” 虽然数据库SQL 执行慢有很多原因 ...
的输入是什么? 输入为Tensorflow GraphDef,TFRT 会调用基于MLIR的图编译器 ...