tensorflow如何实现梯度截断
2019-10-14 16:08
197 查看
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/bonjourdeutsch/article/details/102550758
[code]optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=FLAGS.learning_rate) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(self.loss) for i, (g, v) in enumerate(grads_and_vars): if g is not None: grads_and_vars[i] = (tf.clip_by_norm(g, FLAGS.norm_clip), v) self.train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars, global_step=self.global_step)
如上,需要在计算梯度和梯度更新中间添加几行代码。
相关文章推荐
- 梯度截断的tensorflow实现
- tensorflow中optimizer如何实现神经网络的权重,偏移等系数的更新和梯度计算
- 如何用C++实现自己的Tensorflow
- 如何用C++实现自己的Tensorflow
- 度学习实践:如何使用Tensorflow实现快速风格迁移?
- 如何用Tensorflow实现增强版本的Mnist手写识别网络模型
- 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务
- 【Tensorflow】tf.nn.separable_conv2d如何实现深度可分卷积?
- 如何通过CSS3实现背景图片色彩的梯度渐变
- 如何用 TensorFlow 实现生成式对抗网络(GAN)
- 如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割
- 从理论到实践,手把手教你如何用 TensorFlow 实现 CNN
- 利用 tf.gradients 在 TensorFlow 中实现梯度下降
- 如何用C++实现自己的Tensorflow
- Tensorflow实现梯度下降各种方法
- 如何用 TensorFlow 实现 GAN
- 如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类
- tensorflow如何自由处理梯度
- 如何用C++实现自己的Tensorflow
- 1个TensorFlow样例,终于明白如何实现前向传播过程?