tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Расписание скорости обучения, использующее кусочно-постоянное расписание уменьшения.
Унаследован от: LearningRateSchedule
tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(
boundaries, values, name=None
)
Функция возвращает вызываемую функцию с одним аргументом для вычисления кусочно-постоянного значения, когда ей передается текущий шаг оптимизатора. Это может быть полезно для изменения значения скорости обучения при различных вызовах функций оптимизатора.
Пример: используйте скорость обучения, которая равна 1,0 для первых 100001 шагов, 0,5 для следующих 10000 шагов и 0,1 для любых дополнительных шагов.
step = tf.Variable(0, trainable=False)
boundaries = [100000, 110000]
values = [1.0, 0.5, 0.1]
learning_rate_fn = keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(
boundaries, values)
# Later, whenever we perform an optimization step, we pass in the step.
learning_rate = learning_rate_fn(step)
Вы можете напрямую передать это расписание в tf.keras.optimizers.Optimizer как скорость обучения. Расписание скорости обучения также можно сериализовать и десериализовать с помощью tf.keras.optimizers.schedules.serialize и tf.keras.optimizers.schedules.deserialize.
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Расписание скорости обучения с вызываемой функцией с одним аргументом, которое принимает текущий шаг оптимизатора и возвращает уменьшенную скорость обучения, скаляр Tensor того же типа, что и тензоры границ. Результат вызова одноаргументной функции, которая принимает |
| Аргументы | |
|---|---|
boundaries | Список Tensor или int или float со строго возрастающими значениями, и все элементы имеют тот же тип, что и шаг оптимизатора. |
values | Список Tensor или float или int, который определяет значения для интервалов, определенных boundaries. Он должен содержать на один элемент больше, чем boundaries, и все элементы должны иметь один и тот же тип. |
name | Строка. Необязательное имя операции. По умолчанию 'PiecewiseConstant'. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если количество элементов в списках не совпадает. |
Методы
from_config
@classmethod
from_config(
config
)
Инициализирует LearningRateSchedule по его конфигурации.
| Аргументы | |
|---|---|
config | Выход из get_config(). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Экземпляр LearningRateSchedule. |
get_config
get_config()
__call__
__call__(
step
)
Вызвать себя как функцию.
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/optimizers/schedules/PiecewiseConstantDecay
