tf.compat.v1.train.FtrlOptimizer

Оптимизатор, реализующий алгоритм FTRL.

Наследуется от: Optimizer

tf.compat.v1.train.FtrlOptimizer(
    learning_rate,
    learning_rate_power=-0.5,
    initial_accumulator_value=0.1,
    l1_regularization_strength=0.0,
    l2_regularization_strength=0.0,
    use_locking=False,
    name='Ftrl',
    accum_name=None,
    linear_name=None,
    l2_shrinkage_regularization_strength=0.0,
    beta=None
)

Эта версия поддерживает как онлайн L2 (McMahan и др., 2013), так и L2-сжатие, которое добавляет штраф L2 к функции потерь.

Ссылки:

Прогнозирование кликов по объявлениям: McMahan et al., 2013 (pdf)

Методы

apply_gradients

Просмотреть исходный код

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

Применить градиенты к переменным.

Это вторая часть minimize(). Она возвращает Operation, который применяет 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
)

Вычислить градиенты 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: тензор, содержащий значение, которое нужно минимизировать, или вызываемая функция без аргументов, которая возвращает значение, которое нужно минимизировать. При включенном режиме выполнения eager, это должно быть вызываемая функция. var_list: необязательный список или кортеж tf.Variable для обновления, чтобы минимизировать loss. По умолчанию это список переменных, собранных в графе под ключом GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES. gate_gradients: как выполнять управление вычислением градиентов. Может быть GATE_NONE, GATE_OP, или GATE_GRAPH. aggregation_method: определяет метод объединения градиентов. Допустимые значения определены в классе AggregationMethod. colocate_gradients_with_ops: если True, пытаться разместить градиенты вместе с соответствующей операцией. grad_loss: необязательный. 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 некорректны. RuntimeError: если вызван при включенном режиме eager выполнения, и loss не является вызываемой функцией.

@compatibility(eager) При включенном eager режиме выполнения gate_gradients, aggregation_method, и colocate_gradients_with_ops игнорируются.

Описание

Это первая часть minimize(). Она возвращает список пар (градиент, переменная), где "градиент" является градиентом для "переменной". Обратите внимание, что "градиент" может быть Tensor, IndexedSlices, или None в случае отсутствия градиента для данной переменной.

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 позволяет получить доступ к этим Variable объектам, если вам это необходимо.

Используйте get_slot_names() для получения списка 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
)

Добавить операции для минимизации loss путем обновления 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 eager выполнение, loss должно быть Python-функцией без аргументов, вычисляющей значение для минимизации. Минимизация (и вычисление градиента) выполняется относительно элементов var_list если оно не равно None, иначе относительно любых обученных переменных, созданных во время выполнения функции loss. gate_gradients, aggregation_method, colocate_gradients_with_ops и grad_loss игнорируются при включенном eager выполнении.

variables

Просмотреть исходный код

variables()

Список переменных, которые кодируют текущее состояние Optimizer.

Включает переменные слотов и дополнительные глобальные переменные, созданные оптимизатором в текущей по умолчанию графе.