78、tensorflow滑动平均模型,用来更新迭代的衰减系数
'''
Created on 2017年4月21日 @author: weizhen
'''
#4、滑动平均模型
import tensorflow as tf
#定义一个变量用于计算滑动平均,这个变量的初始值为0.
#类型为tf.float32,因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型
v1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
#这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数,可以用于动态控制衰减率
step=tf.Variable(0,trainable=False)
#定义一个滑动平均的类(class)。初始化时给定了衰减率(0.99)和控制衰减率的变量step
ema=tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99,step)
#定义一个更新变量滑动平均的操作。这里需要给定一个列表,每次执行这个操作时
#这个列表中的变量都会被更新
maintain_averages_op=ema.apply([v1])
with tf.Session() as sess:
#初始化所有变量
init_op=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op) #通过ema.average(v1)获取滑动平均之后变量的取值。在初始化之后变量v1的值和v1的滑动平均都为0
print(sess.run([v1,ema.average(v1)])) #输出[0.0,0.0] #更新变量v1的值到5
sess.run(tf.assign(v1,5))
#更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.1}=0.1
#所以v1的滑动平均会被更新为0.1*0+0.9*5=4.5
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)])) #更新step的值为10000
sess.run(tf.assign(step,10000))
#更新v1的值为10
sess.run(tf.assign(v1,10))
#更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99,(1+step)/(10+step)=0.999}}=0.99
#所以v1的滑动平均会被更新为0.99*4.5+0.01*10=4.555
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))
#输出[10.0,4.5549998]
#再次更新滑动平均值,得到的新滑动平均值为0.99*4.555+0.01*10=4.60945
sess.run(maintain_averages_op)
print(sess.run([v1,ema.average(v1)]))
#输出[10.0,4.6094499]
输出的结果如下所示
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots
[0.0, 0.0]
[5.0, 4.5]
[10.0, 4.5549998]
[10.0, 4.6094499]
78、tensorflow滑动平均模型,用来更新迭代的衰减系数的更多相关文章
- Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实 ...
- 吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 滑动平均模型
import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) step = tf.Variable(0, trainable=False) ...
- tensorflow随机梯度下降算法使用滑动平均模型
在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模 ...
- Tensorflow中的滑动平均模型
原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一 ...
- tensorflow笔记之滑动平均模型
tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可 ...
- tensorflow入门笔记(二) 滑动平均模型
tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均 ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 滑动平均类的保存
import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") for variables in tf ...
- tensorflow 滑动平均使用和恢复
https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/8067214.html
- 『TensorFlow』滑动平均
滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.Ex ...
随机推荐
- myeclipse2017使用总结
1.之前的myeclipse 2010项目导入后,需要配置项目发布内容,否则class.lib.web.xml等文件不会自动发布到tomcat中:
- Activator.CreateInstance with parameters
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.activator.createinstance?view=netframework-4.8#Sy ...
- mootools使用Request.send()数据时刷新整个页面
今天使用mootools做ajax登录时使用Request().send()数据时老是刷新整个页面,换成Requesr.JSON()也不行,弄了好长时间,很郁闷啊,最后终于发现onSuccess:fu ...
- 基本数据类型和string类型的转换
基本数据类型转string类型: 方式1:fmt.Sprintf("%参数", 表达式) [个人习惯这个,灵活] 函数的介绍: func Sprintf func Sprintf( ...
- C#@字符的使用
一,在字符串中的使用 //当在字符串前面加上一个@字符的时候,我们就可以把一个字符串定义在多行 // 编译器不会再去识别字符串中的转义字符 // 如果需要在字符串中表示一个双引号的话,需要使用两个双引 ...
- Python基础篇(格式化输出,运算符,编码):
Python基础篇(格式化输出,运算符,编码): 格式化输出: 格式:print ( " 内容%s" %(变量)) 字符类型: %s 替换字符串 %d 替换整体数字 ...
- java中垃圾收集的方法有哪些?
java中垃圾收集的方法有哪些? 一.引用计数算法(Reference Counting) 介绍:给对象添加一个引用计数器,每当一个地方引用它时,数据器加1:当引用失效时,计数器减1:计数器为0的即可 ...
- linux c 链接详解4-共享库
4. 共享库 4.1. 编译.链接.运行 组成共享库的目标文件和一般的目标文件有所不同,在编译时要加-fPIC选项,例如: $ gcc -c -fPIC stack/stack.c stack/pus ...
- Educational Codeforces Round 65 E,F
E. Range Deleting 题意:给出一个序列,定义一个操作f(x,y)为删除序列中所有在[x,y]区间内的数.问能使剩下的数单调不减的操作f(x,y)的方案数是多少. 解法:不会做,思维跟不 ...
- oldlinux
http://oldlinux.org/Linux.old/ http://oldlinux.org/Book-Lite/