[人工智能]TensorFlow - 优化器函数Optimizer

常用的optimizer类

• Optimizer
• GradientDescentOptimizer
• AdagradOptimizer
• AdagradDAOptimizer
• MomentumOptimizer
• AdamOptimizer
• FtrlOptimizer
• RMSPropOptimizer

1. class tf.train.Optimizer

优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。你基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer, MomentumOptimizer.等等这些。

即：

minimize() 函数处理了梯度计算和参数更新两个操作
compute_gradients() 函数用于获取梯度
apply_gradients() 用于更新参数

其中的minimize可以拆为以下两个步骤：
① 梯度计算
② 将计算出来的梯度应用到变量的更新中
拆开的好处是，可以对计算的梯度进行限制，防止梯度消失和爆炸

class tf.train.Optimizer 用法

# Create an optimizer with the desired parameters.
opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
# Add Ops to the graph to minimize a cost by updating a list of variables.
# "cost" is a Tensor, and the list of variables contains tf.Variable objects.
opt_op = opt.minimize(cost, var_list=<list of variables>)
# Execute opt_op to do one step of training:
opt_op.run()

或者

# 梯度下降
import tensorflow as tf

x = tf.Variable(5, name='x', dtype=tf.float32)
log_x = tf.log(x)
log_x_squared = tf.square(log_x)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5)
train = optimizer.minimize(log_x_squared)

init = tf.initialize_all_variables()

def optimize():
    with tf.Session() as session:
        session.run(init)
        # print(session.run(log_x_squared))
        print("starting at", "x:", session.run(x), "log(x)^2:", session.run(log_x_squared))
        for step in range(100):  # 迭代100次
            session.run(train)
            print("step", step, "x:", session.run(x), "log(x)^2:", session.run(log_x_squared))

optimize()

注意事项：在使用它们之前处理梯度

使用minimize()操作，该操作不仅可以计算出梯度，而且还可以将梯度作用在变量上。如果想在使用它们之前处理梯度，可以按照以下三步骤使用optimizer ：

1、使用函数compute_gradients()计算梯度
2、按照自己的愿望处理梯度
3、使用函数apply_gradients()应用处理过后的梯度

例如：

# 创建一个optimizer.
opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)

# 计算<list of variables>相关的梯度
grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>)

# grads_and_vars为tuples (gradient, variable)组成的列表。
#对梯度进行想要的处理，比如cap处理
capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]

# 令optimizer运用capped的梯度(gradients)
opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)

实际例子

# 方法1：拆开为两部分
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()

# 创建变量
with tf.variable_scope('var'):
    weights=tf.get_variable(name='w',initializer=tf.constant(2.0))
    input=tf.get_variable(name='x',initializer=tf.constant(3.0))
    loss=weights*input*input  #定义优化器，计算梯度和应用梯度
    print(loss)  # Tensor("var/mul_1:0", shape=(), dtype=float32)
    print('weight_name:', weights.name)  # weight_name: var/w:0
    print('input_name:', input.name)  # input_name: var/x:0


optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.4)
# 返回list格式为：[(grad1,var_initial1),(grad2,var_initial2)]
list_of_grad_var1 = optimizer.compute_gradients(loss,[weights,input])  
# print('-->', list_of_grad_var1)
# 这里不能不加copy()，不加则list_of_grad_var1会跟着list_of_grad_var2变化，最终两个是一模一样的
list_of_grad_var2=list_of_grad_var1.copy()  
# 也可以用下面这个计算梯度，只是不会返回var_initial
# grad=tf.gradients(loss,[weights,input])

# 剪切梯度，防止梯度消失和爆炸
for i,(grad,var_initial) in enumerate(list_of_grad_var1):
    # 这里比较的是2范数，具体公式自己查
    list_of_grad_var2[i] = (tf.clip_by_norm(grad,10),var_initial)  # 梯度裁剪

# 更新变量
train_op = optimizer.apply_gradients(list_of_grad_var2)  #一定要记住，这里是x和w都要被更新的！！！

# 执行
config=tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
with tf.Session(config=config) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(list_of_grad_var1))  # 原始的梯度(9,12)
    print(sess.run(list_of_grad_var2))  # 剪切后的梯度(9,10)
    sess.run(train_op)  #更新loss
    print(sess.run(loss))  #降低的loss:从原来的18降低为了 -1.6

# #输出
# Tensor("var/mul_1:0", shape=(), dtype=float32)
# weight_name: var/w:0
# input_name: var/x:0
# [(9.0, 2.0), (12.0, 3.0)]
# [(9.0, 2.0), (10.0, 3.0)]
# -1.6

Reference

• https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79242237