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在GPU上使用tensorflow训练模型,使用Adadelta优化器无法工作。但当我用Adam替换Adadelta时,似乎没有任何问题。

在GPU上使用tensorflow训练模型时,如果使用Adadelta优化器无法工作,但当替换为Adam优化器时,似乎没有任何问题。

首先,Adadelta和Adam都是常用的优化器算法,用于调整神经网络模型中的权重和偏置,以最小化训练误差。它们在训练过程中具有不同的特点和表现。

Adadelta是一种自适应学习率算法,它根据参数更新的历史信息来自动调整学习率。它的优势在于能够自适应地调整学习率,适应不同参数的更新速度,从而更好地收敛到最优解。然而,由于Adadelta算法的实现方式,它对于GPU的计算能力要求较高,可能会导致在某些GPU环境下无法正常工作。

相比之下,Adam优化器结合了Adagrad和RMSprop的优点,具有较好的性能和收敛速度。它使用了一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整学习率,并且对于稀疏梯度和噪声有一定的鲁棒性。在GPU上使用Adam优化器通常能够获得较好的训练效果。

如果在GPU上使用Adadelta优化器无法工作,但使用Adam优化器却没有问题,可能是由于Adadelta算法在某些GPU环境下的实现存在一些问题,或者是由于Adadelta算法对于当前的训练任务不太适用。建议尝试以下几个步骤来解决问题:

  1. 确保tensorflow和GPU驱动的版本兼容,并且已正确安装和配置。可以查看tensorflow官方文档或相关论坛获取更多信息。
  2. 尝试更新tensorflow和相关依赖库的版本,以确保使用的是最新的稳定版本。
  3. 调整Adadelta优化器的参数,如学习率、衰减因子等,尝试不同的参数组合,以寻找适合当前训练任务的设置。
  4. 如果问题仍然存在,可以考虑使用其他优化器算法,如Adam、SGD等,以找到适合当前GPU环境和训练任务的优化器。

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