标签：style step 优化 处理 eth des com oss 梯度下降
创建优化器对象 -> 指定最小化loss & 可优化参数 -> runminimize实际包含两个操作：首先计算梯度，然后更新可训练参数。
希望计算出梯度之后 - > 人工处理梯度 -> 优化参数,
使用两个新的函数取代minimize:
1 # 创建一个optimizer. 2 opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1) 3 4 # 计算<list of variables>相关的梯度 5 grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>) 6 7 # grads_and_vars为tuples (gradient, variable)组成的列表。 8 #对梯度进行想要的处理，比如cap处理 9 capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars] 10 11 # 令optimizer运用capped的梯度(gradients) 12 opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| class tf.train.Optimizer | 基本的优化类，该类不常常被直接调用，而较多使用其子类， 比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer 或者MomentumOptimizer |
| tf.train.Optimizer.__init__(use_locking, name) | 创建一个新的优化器， 该优化器必须被其子类(subclasses)的构造函数调用 |
| tf.train.Optimizer.minimize(loss, global_step=None, var_list=None, gate_gradients=1, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, name=None, grad_loss=None) |
添加操作节点，用于最小化loss，并更新var_list 该函数是简单的合并了compute_gradients()与apply_gradients()函数 返回为一个优化更新后的var_list，如果global_step非None，该操作还会为global_step做自增操作 |
| tf.train.Optimizer.compute_gradients(loss,var_list=None, gate_gradients=1, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None) |
对var_list中的变量计算loss的梯度 该函数为函数minimize()的第一部分，返回一个以元组(gradient, variable)组成的列表 |
| tf.train.Optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=None, name=None) | 将计算出的梯度应用到变量上，是函数minimize()的第二部分，返回一个应用指定的梯度的操作Operation，对global_step做自增操作 |
| tf.train.Optimizer.get_name() | 获取名称 |
minimize()和compute_gradients()的可选参数，
有GATE_NONE，GATE_OP，GATE_GRAPH三个可选选项。
GATE_NONE最高级别并发，会造成结果不可复现；
GATE_OP每一个节点内部不并发，计算完本节点全部梯度才更新；
GATE_GRAPH最低并发，计算好全部梯度才更新参数，如果想在apply梯度（全梯度）前处理一下，使用这个选项。
一些optimizer的子类，比如 MomentumOptimizer 和 AdagradOptimizer 分配和管理着额外的用于训练的变量。这些变量称之为’Slots’，Slots有相应的名称，可以向optimizer访问的slots名称。有助于在log debug一个训练算法以及报告slots状态。
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| tf.train.Optimizer.get_slot_names() | 返回一个由Optimizer所创建的slots的名称列表 |
| tf.train.Optimizer.get_slot(var, name) | 返回一个name所对应的slot，name是由Optimizer为var所创建 var为用于传入 minimize() 或 apply_gradients()的变量 |
本节不过多区分这些子类的区别，后续章节会对比各个优化器的性能。
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| class tf.train.GradientDescentOptimizer | 使用梯度下降算法的Optimizer |
| tf.train.GradientDescentOptimizer.__init__(learning_rate, use_locking=False, name=’GradientDescent’) |
构建一个新的梯度下降优化器(Optimizer) |
| class tf.train.AdadeltaOptimizer | 使用Adadelta算法的Optimizer |
| tf.train.AdadeltaOptimizer.__init__(learning_rate=0.001, rho=0.95, epsilon=1e-08, use_locking=False, name=’Adadelta’) |
创建Adadelta优化器 |
| class tf.train.AdagradOptimizer | 使用Adagrad算法的Optimizer |
| tf.train.AdagradOptimizer.__init__(learning_rate, initial_accumulator_value=0.1, use_locking=False, name=’Adagrad’) |
创建Adagrad优化器 |
| class tf.train.MomentumOptimizer | 使用Momentum算法的Optimizer |
| tf.train.MomentumOptimizer.__init__(learning_rate, momentum, use_locking=False, name=’Momentum’, use_nesterov=False) |
创建momentum优化器 momentum：动量，一个tensor或者浮点值 |
| class tf.train.AdamOptimizer | 使用Adam 算法的Optimizer |
| tf.train.AdamOptimizer.__init__(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name=’Adam’) |
创建Adam优化器 |
| class tf.train.FtrlOptimizer | 使用FTRL 算法的Optimizer |
| tf.train.FtrlOptimizer.__init__(learning_rate, learning_rate_power=-0.5, initial_accumulator_value=0.1, l1_regularization_strength=0.0, l2_regularization_strength=0.0, use_locking=False, name=’Ftrl’) |
创建FTRL算法优化器 |
| class tf.train.RMSPropOptimizer | 使用RMSProp算法的Optimizer |
| tf.train.RMSPropOptimizer.__init__(learning_rate, decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False, name=’RMSProp’) |
创建RMSProp算法优化器 |
标签：style step 优化 处理 eth des com oss 梯度下降
原文地址：http://www.cnblogs.com/hellcat/p/7041433.html
