Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  tf.train.GradientDescentOptimizer  Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器. 梯度下降:(1)标准梯度下降GD(2)批量梯度下降BGD(3)随机梯度下降SGD (1)标准梯度下降:学习训练的模型参数为W,代价函数为J(W),则代价函数关于模型参数的偏导数即相关…

Oracle中CBO优化器简介 Oracle数据库中的优化器是SQL分析和执行的优化工具.它负责制定SQL的执行计划,也就是它负责保证SQL的执行计划的效率最高,比如优化器决定Oracle以什么样的方式访问数据,优化器是SQL执行的核心,它作出的执行计划的好坏,直接影响着SQL的执行效率. 1.执行计划中数据的访问方式: 直接表(无索引)的访问:并行 多数据块 通过索引访问:index unique scan(=唯一值) Index range scan(<,>范围) Index full s…

搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的tf.train模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比. Stochastic Gradient Descent(SGD) 最基础的方法就是GD了,将整个数据集放入模型中,不断的迭代得到模型的参数,当然这样的方法计算资源占用的比较大,那么有没有什么好的解决方法呢?就是把整个数据集分成小批(mini-bat…

transpose函数作用是对矩阵进行转换操作 相信说完上面这一句,大家和我一样都是懵逼状态,完全不知道是怎么回事,那么接下来和我一起探讨吧 1.二维数组 x = [[1,3,5],  [2,4,6]]     二维数组为2行3列的矩阵 对于二维数组,perm=[0,1],0代表二维数组的行,1代表二维数组的列 tf.transpose(x, perm=[1, 0]),结果为[[1,2],     perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换,代表矩阵的转置,转置之后为3行2列 [3,4], […

tensorflow中的优化器主要是各种求解方程的方法,我们知道求解非线性方程有各种方法,比如二分法.牛顿法.割线法等,类似的,tensorflow中的优化器也只是在求解方程时的各种方法. 比较常用的是:·tf.train.GradientDescentOptimizer()·梯度下降优化器,之前我们一直在使用. 又比如:tf.train.MomentumOptimizer,它会有短时记忆的优化功能. 更多的关于优化器的文档参考(需FQ):https://www.tensorflow.org/a…

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:动量梯度下降算法 tf.train.AdamOptimizer:自适应矩估计优化算法 tf.train.RMSPropOptimizer tf.train.AdagradDAOptimizer tf.train.FtrlO…

本文基于tensorflow-v1.15分支,简单分析下TensorFlow中的优化器. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=.05) train_op = optimizer.minimize(loss) 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.…

1.   ACS简介 Oracle Database 11g提供了Adaptive Cursor Sharing (ACS)功能,以克服以往不该共享的游标被共享的可能性.ACS使用两个新指标:sensitivity and bindawareness来实施该特点. 2.   ACS机制 2.1.  Adaptive Cursor Sharing Metadata:Oracle 11g也提供了三个新视图和动态视图V$SQL的两个新列来允许DBA来确定优化器是否已经确定一个SQL语句为一个ACS的候…

优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. 一.RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级1的执行路径…

Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T…