TensorFlow使用记录 (八）：梯度修剪和 Max-Norm Regularization

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TensorFlow使用记录 (八）：梯度修剪和 Max-Norm Regularization

梯度修剪梯度修剪主要避免训练梯度爆炸的问题,一般来说使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了,但还是有必要理解下实现的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care of both computing the gradients and applying them, so you must instead call the optimizer’s compute_gradients()…

TensorFlow使用记录 (六）：优化器

0. tf.train.Optimizer tensorflow 里提供了丰富的优化器,这些优化器都继承与 Optimizer 这个类.class Optimizer 有一些方法,这里简单介绍下: 0.1. minimize minimize( loss, global_step=None, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, name…

TensorFlow 学习（八）—— 梯度计算（gradient computation）

maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的,关于它就是 1,不关于它就是 0: BP 是反向传播求关于参数的偏导,SGD 则是梯度更新,是优化算法: 1. 一个实例 relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b) C = [...] [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])…

『PyTorch x TensorFlow』第八弹_基本nn.Module层函数

『TensorFlow』网络操作API_上『TensorFlow』网络操作API_中『TensorFlow』网络操作API_下之前也说过,tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数,调用即可,t 的是类,需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积 tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])…

Tensorflow安装记录

一.安装Ubantu环境下载ios 网址:http://cn.ubuntu.com/download/ 2.配合虚拟机进行安装环境虚拟机直接百度下载即可虚拟机采用具体安装,虚拟机百度中很多记录如有使用python 安装python需要的东西命令:$ sudo apt-get install python-pip /python-dev 提示异常安装方式多种, 但是由于不能访问google的页面所以不能直接安装 Ubuntu安装tensorflow先安装python-dev,再安装t…

linux 配置tensorflow 全过程记录

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终…

TensorFlow使用记录 (七）： BN 层及 Dropout 层的使用

参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后.应用激活函数之前.训练阶段:如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量.假设小批量中有 m 个样本.在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q.我们需要对该通道中m×p×q…