tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer

Алгоритм Adagrad Dual Averaging для разреженных линейных моделей.

Наследуется от: Optimizer

tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer(
    learning_rate,
    global_step,
    initial_gradient_squared_accumulator_value=0.1,
    l1_regularization_strength=0.0,
    l2_regularization_strength=0.0,
    use_locking=False,
    name='AdagradDA'
)

Этот оптимизатор заботится о регуляризации несхватаемых признаков в мини-пачке, обновляя их, когда они встречаются, с помощью явной формулы обновления, эквивалентной обновлению на каждой мини-пачке.

AdagradDA обычно используется, когда требуется большая разреженность в обученной модели. Этот оптимизатор гарантирует разреженность только для линейных моделей. Будьте осторожны, используя AdagradDA для глубоких сетей, так как потребуется тщательная инициализация аккумуляторов градиента для обучения.

Методы

apply_gradients

Просмотреть исходный код

apply_gradients(
    grads_and_vars,
    global_step=None,
    name=None,
    skip_gradients_aggregation=False
)

Применение градиентов к переменным.

Это вторая часть minimize(). Возвращает Operation, применяющий градиенты.

@compatibility(TF2)

Как сопоставить аргументы

compute_gradients

Просмотреть исходный код

compute_gradients(
    loss,
    var_list=None,
    gate_gradients=GATE_OP,
    aggregation_method=None,
    colocate_gradients_with_ops=False,
    grad_loss=None
)

Вычисление градиентов loss для переменных в var_list.

tf.keras.optimizers.Optimizer в TF2 не предоставляет метод compute_gradients, и вы должны использовать tf.GradientTape для получения градиентов:

@tf.function
def train step(inputs):
  batch_data, labels = inputs
  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions = model(batch_data, training=True)
    loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(
        reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)(labels, predictions)
  gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

Аргументы: loss: Tensor, содержащий значение для минимизации или вызываемый объект без аргументов, возвращающий значение для минимизации. При включённом режиме Eager Execution он должен быть вызываемым. var_list: Необязательный список или кортеж tf.Variable для обновления, чтобы минимизировать loss. По умолчанию список переменных, собранных в графе под ключом GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES. gate_gradients: Способ управления вычислением градиентов. Может быть GATE_NONE, GATE_OP или GATE_GRAPH. aggregation_method: Указывает метод комбинирования градиентных членов. Допустимые значения определены в классе AggregationMethod. colocate_gradients_with_ops: Если True, попытаться разместить градиенты вместе с соответствующей операцией. grad_loss: Необязательно. Tensor, содержащий градиент, вычисленный для loss.

Возвращаемое значение: Список пар (градиент, переменная). Переменная всегда присутствует, но градиент может быть None.

Исключения: TypeError: Если var_list содержит что-либо кроме Variable объектов. ValueError: Если некоторые аргументы неверны. RuntimeError: Если вызвано при включенном режиме Eager Execution и loss не является вызываемым.

@compatibility(eager) При включённом режиме Eager Execution, gate_gradients, aggregation_method и colocate_gradients_with_ops игнорируются.

Описание

Это первая часть minimize(). Возвращает список пар (градиент, переменная), где «градиент» — градиент для «переменной». Обратите внимание, что «градиент» может быть Tensor, IndexedSlices или None, если для данной переменной нет градиента.

get_name

Просмотреть исходный код

get_name()

get_slot

Просмотреть исходный код

get_slot(
    var, name
)

Возвращает слот с именем name, созданный для var оптимизатором.

Некоторые подклассы Optimizer используют дополнительные переменные. Например, Momentum и Adagrad используют переменные для накопления обновлений. Этот метод предоставляет доступ к этим Variable объектам, если вам они понадобятся по какой-либо причине.

Используйте get_slot_names(), чтобы получить список имён слотов, созданных Optimizer.

get_slot_names

Просмотреть исходный код

get_slot_names()

Возвращает список имён слотов, созданных Optimizer.

См. get_slot().

minimize

Просмотреть исходный код

minimize(
    loss,
    global_step=None,
    var_list=None,
    gate_gradients=GATE_OP,
    aggregation_method=None,
    colocate_gradients_with_ops=False,
    name=None,
    grad_loss=None
)

Добавляет операции для минимизации loss, обновляя var_list.

Этот метод просто объединяет вызовы compute_gradients() и apply_gradients(). Если вы хотите обработать градиент перед его применением, вызовите compute_gradients() и apply_gradients() явно вместо использования этой функции.

Когда включено немедленное выполнение, loss должно быть функцией Python, которая не принимает аргументов и вычисляет значение, которое нужно минимизировать. Минимизация (и вычисление градиента) выполняется относительно элементов var_list, если оно не равно None, в противном случае относительно любых обучаемых переменных, созданных во время выполнения функции loss. gate_gradients, aggregation_method, colocate_gradients_with_ops и grad_loss игнорируются при включенном немедленном выполнении.

variables

Просмотреть исходный код

variables()

Список переменных, которые кодируют текущее состояние Optimizer.

Включает переменные слотов и дополнительные глобальные переменные, созданные оптимизатором в текущем графике по умолчанию.