tf.compat.v1.train.piecewise_constant
Кусочно-постоянная функция, заданная границами и значениями интервалов.
tf.compat.v1.train.piecewise_constant(
x, boundaries, values, name=None
)
Пример: использовать скорость обучения 1.0 для первых 100001 шагов, 0.5 для следующих 10000 шагов и 0.1 для всех последующих шагов.
global_step = tf.Variable(0, trainable=False) boundaries = [100000, 110000] values = [1.0, 0.5, 0.1] learning_rate = tf.compat.v1.train.piecewise_constant(global_step, boundaries, values) # Later, whenever we perform an optimization step, we increment global_step.
| Аргументы | |
|---|---|
x | Скаляр Tensor размерности 0. Должен иметь один из следующих типов: float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64. |
boundaries | Список Tensor, int или float со строго возрастающими элементами; все элементы должны иметь тот же тип, что и x. |
values | Список Tensor, float или int, задающий значения для интервалов, определяемых boundaries. В нем должен быть на один элемент больше, чем в boundaries, и все элементы должны иметь один и тот же тип. |
name | Строка. Необязательное имя операции. По умолчанию — 'PiecewiseConstant'. |
| Возвращает | |
|---|---|
Тензор размерности 0. Его значение равно values[0], когда x <= boundaries[0], values[1], когда x > boundaries[0] и x <= boundaries[1], ..., и values[-1], когда x > boundaries[-1]. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | если типы x и boundaries не совпадают, типы всех values не совпадают или количество элементов в списках различается. |
Совместимость с eager execution
Если eager execution включен, эта функция возвращает функцию, которая, в свою очередь, возвращает тензор скорости обучения с учетом затухания. Это может быть полезно для изменения значения скорости обучения при разных вызовах функций оптимизатора.
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/piecewise_constant
