在TensorFlow 2.0中训练TensorFlow概率双射(权重)的步骤如下:
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
model = tf.keras.Sequential([
tfp.layers.DenseVariational(units=hidden_units,
make_posterior_fn=tfp.layers.util.default_mean_field_normal_fn(),
make_prior_fn=tfp.layers.util.default_multivariate_normal_fn,
kl_weight=1/num_train_samples),
tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfp.distributions.Normal(loc=t, scale=1)),
])
在这个例子中,我们使用了tfp.layers.DenseVariational
作为模型的一层,它是一个具有变分权重的全连接层。make_posterior_fn
和make_prior_fn
参数用于指定权重的后验分布和先验分布。kl_weight
参数用于控制KL散度的权重。
def negative_log_likelihood(y_true, y_pred):
return -y_pred.log_prob(y_true)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=negative_log_likelihood)
在这个例子中,我们定义了一个负对数似然损失函数,用于最小化模型的预测与真实标签之间的差异。
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)
在这个例子中,我们使用了MNIST数据集作为训练数据。我们将数据归一化到0到1之间,并使用tf.data.Dataset
来加载和准备数据。
model.fit(dataset, epochs=num_epochs)
通过调用fit
方法,我们可以使用准备好的数据集对模型进行训练。
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