tf.train.AdamOptimizer()函數解析
tf.train.AdamOptimizer()函數是Adam優化算法:是一個尋找全局最優點的優化算法,引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999 ...
tf.train.AdamOptimizer()函數是Adam優化算法:是一個尋找全局最優點的優化算法,引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999 ...
sample ...
1. 實例化對象 max_to_keep: 表明保存的最大checkpoint文件數。當一個新文件創建的時候,舊文件就會被刪掉。如果值為None或0, 表示保存所有的checkpoin ...
這個函數可以參考吳恩達deeplearning.ai中的指數加權平均。 和指數加權平均不一樣的是,tensorflow中提供的這個函數,能夠讓decay_rate隨着step的變化而變化。 ...
在自定義數據集中: 從上述代碼可以看出,tf.train.Example中包含了屬性名稱到取值的字典,其中屬性名稱為字符串,屬性的取值可以為字符串(BytesList)、實數列表(FloatList)或者整數列表(Int64List)。 一般 ...
https://www.cnblogs.com/denny402/p/6940134.html https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details ...