它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...返回：(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...例如动量和Adagrad使用变量来累积更新。如果出于某种原因需要这些变量对象，这个方法提供了对它们的访问。使用get_slot_names()获取优化器创建的slot列表。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。...可能产生的异常：ValueError: If ckpt_dir_or_file resolves to a directory with no checkpoints.原链接：https://tensorflow.google.cn
在同步训练中，所有工作进程都同步地对输入数据的不同片段进行训练，并且会在每一步中聚合梯度。在异步训练中，所有工作进程都独立训练输入数据并异步更新变量。...TensorFlow 2 参数服务器使用异步方式来更新，即，会在各工作节点上独立进行变量的读取和更新，无需采取任何同步操作。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。...我们将使用 tf.GradientTape 来计算梯度，并使用优化器来应用这些梯度以更新模型变量。
变量：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「good」值的变量，例如 W 和 b。 ? 然后 TensorFlow 中的线性模型 (y = W.x + b) 就是： ?...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...你需要将由 x, y_ 所组成的实际数据输入再提供给输入，因为 TensorFlow 将 train_step 分解为它的从属项： ?...（为简单起见）我们选择了一个线性模型来拟合我们的数据点，定义一个成本函数来表示最佳拟合，并通过反复调整其梯度变量 W 与位置变量 b 来训练我们的模型，使成本函数降到最小。...使用不同的数据点进行训练 使用各种数据点泛化（generalize）我们的模型，即学习可被用于预测任何特征值的 W 和 b 值。
1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。...你需要将由 x, y_ 所组成的实际数据输入再提供给输入，因为 TensorFlow 将 train_step 分解为它的从属项： 从属项的底部是占位符 x，y_；而且正如我们之前提到的，tf.placeholders...（为简单起见）我们选择了一个线性模型来拟合我们的数据点，定义一个成本函数来表示最佳拟合，并通过反复调整其梯度变量 W 与位置变量 b 来训练我们的模型，使成本函数降到最小。...使用不同的数据点进行训练 使用各种数据点泛化（generalize）我们的模型，即学习可被用于预测任何特征值的 W 和 b 值。...我们还讨论了训练中的常见变量，即改变模型学习时每个 epoch 所用的数据点的大小和改变梯度下降优化器的学习率。
它返回一个(梯度，变量)对列表，其中“梯度”是“变量”的梯度。注意，“梯度”可以是一个张量，一个索引切片，或者没有，如果给定变量没有梯度。...返回:(梯度，变量)对的列表。变量总是存在的，但梯度可以是零。...例如动量和Adagrad使用变量来累积更新。如果出于某种原因需要这些变量对象，这个方法提供了对它们的访问。使用get_slot_names()获取优化器创建的slot列表。...Python函数，它不接受任何参数，并计算要最小化的值。...最小化(和梯度计算)是针对var_list的元素完成的，如果不是没有，则针对在执行loss函数期间创建的任何可训练变量。
变量：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「good」值的变量，例如 W 和 b。 ? 然后 TensorFlow 中的线性模型 (y = W.x + b) 就是： ?...你需要将由 x, y_ 所组成的实际数据输入再提供给输入，因为 TensorFlow 将 train_step 分解为它的从属项： ?...（为简单起见）我们选择了一个线性模型来拟合我们的数据点，定义一个成本函数来表示最佳拟合，并通过反复调整其梯度变量 W 与位置变量 b 来训练我们的模型，使成本函数降到最小。...我们还讨论了训练中的常见变量，即改变模型学习时每个 epoch 所用的数据点的大小和改变梯度下降优化器的学习率。...每个像素提供一个分数向量；每个类别有一个分数，最后变成预测向量。所有预测向量的总和变成最终预测。 3.成本函数的变换 涉及到预测结果和实际结果之间数值距离的任何函数都不能作为成本函数。
它的主要 Python API 提供了更多的灵活性（以更高复杂度为代价）来创建各种计算，包括任何你能想到的神经网络结构。...它提供了几个高级优化节点来搜索最小化损失函数的参数。由于 TensorFlow 自动处理计算您定义的函数的梯度，因此这些非常易于使用。这称为自动分解（或autodiff）。...自动计算梯度的主要方法 使用优化器 所以还是要用 TensorFlow 自动计算梯度。 但它还有更好的方法：它还提供了一些可以直接使用的优化器，包括梯度下降优化器。...这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出运行时的数据。 它们通常用于在训练期间将训练数据传递给 TensorFlow。 如果在运行时没有为占位符指定值，则会收到异常。...您实际上可以提供任何操作的输出，而不仅仅是占位符。 在这种情况下，TensorFlow 不会尝试求出这些操作；它使用你提供的值。 要实现小批量渐变下降，我们只需稍微调整现有的代码。
目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...）训练的时候，都会用他来提高我们在测试数据的表现，我们从[1]结合tensorflow提供的api来说一下他的定义： Tensorflow提供了tf.train.ExponentialMovingAverage...EMA原理理解 上面的那个公式看似复杂，其实很容易理解，其实EMA就是把每一次梯度下降更新后的权重值和前一次的权重值进行了一种“联系”，这种联系让我们的模型更新还需要看上一次更新的脸色，没那么“随意”。...这个要从tensorflow读取使用变量的滑动平均值的方式说起：tensorflow通过tf.train.ExponentialMovingAverage的variables_to_restore()函数获取变量重命名字典...参考 [1] :《Tensorflow实战Google深度学习框架》
相关文章： 【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】...vars_with_grad = [v for g, v in grads_and_vars if g is not None] if not vars_with_grad: raise ValueError...我们可以通过变量名称的管理来过滤出里面的部分变量，以及对应的梯度。...的格式就是compute_gradients()所返回的(gradient, variable)对，当然数据类型也是“tf.Tensor”，作用是，更新grads_and_vars中variable的梯度...，不在里面的变量的梯度不变。
它的主要 Python API 提供了更多的灵活性（以更高复杂度为代价）来创建各种计算，包括任何你能想到的神经网络结构。...它提供了几个高级优化节点来搜索最小化损失函数的参数。由于 TensorFlow 自动处理计算您定义的函数的梯度，因此这些非常易于使用。这称为自动分解（或autodi）。...但它还有更好的方法：它还提供了一些可以直接使用的优化器，包括梯度下降优化器。...这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出您在运行时输出的数据。 它们通常用于在训练期间将训练数据传递给 TensorFlow。 如果在运行时没有为占位符指定值，则会收到异常。...您实际上可以提供任何操作的输出，而不仅仅是占位符。 在这种情况下，TensorFlow 不会尝试求出这些操作；它使用您提供的值。 要实现小批量渐变下降，我们只需稍微调整现有的代码。
如果只有一个 GPU，则所有变量和运算都将被放在该 GPU 上。...你没理解错，就是划水用的那个桨：） ?...KVStore KVStore服务器支持两种工作模式： 1.聚合梯度但不应用更新 2.聚合梯度且更新权重 模式1表示server仅聚合各个worker的梯度，但是并不应用更新梯度；模式2表示聚合各worker...的梯度且应用这些梯度进行权重更新。...性能优化的绝招，请看知乎文章：OneFlow是如何做到世界最快深度学习框架的（https://zhuanlan.zhihu.com/p/271740706） 概念 由于OneFlow独特的底层设计，其并没有为分布式任务设立单独的接口
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...事实上，如果试图评估一个依赖于placeholder的操作，那么必须为TensorFlow提供 placeholder 的值(使用提要参数)，否则将得到一个异常。...placeholder 通常用于在执行阶段为TensorFlow提供训练或测试数据。它们也可以用于将值传递给赋值节点，以更改变量的值(例如，模型权重)。...如何将一个变量设置为您想要的任何值(在执行阶段)? 在构造计算图时，可以指定一个变量的初始值，当在执行阶段运行变量的初始化器时，它将被初始化。...，就可以计算成本函数的梯度，与任意数量的变量有关。
变量参数保存在CPU，数据由CPU分发给多个GPU，GPU计算每个批次更新梯度。CPU收集完多个GPU更新梯度，计算平均梯度，更新参数。继续计算更新梯度。处理速度取决最慢GPU速度。...https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn 。CPU负责梯度平均、参数更新，不同GPU训练模型副本(model replica)。...单个GPU从数据管道读取不同数据块，前向传播，计算损失，计算当前变量梯度。所有GPU输出梯度数据转移到CPU，梯度求平均操作，模型变量更新。重复，直到模型变量收敛。 数据并行，提高SGD效率。...多个模型计算速度不一致，CPU更新变量有同步、异步两个方案。 同步更新、异步更新。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。...FLAGS.download_only: sys.exit(0) if FLAGS.job_name is None or FLAGS.job_name == "": raise ValueError
TensorFlow提供了一个函数tf.nn.embedding_lookup来解决这个问题。因此，只能通过该函数使用与批次的单词对应的行的向量值。...所以能够在任何时间点停止训练并能恢复运行十分关键。让我们来看看我们在试验模型时可以使用的一些功能。让我们看看tf.train.Saver()，TensorFlow的随机状态和可视化。...你会在很多TensorFlow程序中看到这个变量，我们首先会创建它并初始化为0，然后将它设置成不用被训练（因为我们不希望TensorFlow优化它）。...tf.set_random_seed(seed) Autodiff(TensorFlow是怎样计算梯度的) 张量流提供自动微分功能，并且有明确使用的功能。...用手算梯度会不会到某一天就像因为发明计算器而使用手算平方根一样过时吗? 也许。但是现在，TensorFlow可以为我们计算梯度，但它不能让我们直观地知道要使用什么函数。
DistributedStrategy 之基础篇 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1....同步的意义是：在训练中，每个工作者会在自己获取的输入数据上进行前向计算和反向计算，并且在每个步骤结束时汇总梯度。只有当所有设备均更新本地变量后，才会进行下一轮训练。...MirroredStrategy 策略通过 AllReduce 算法在每个 GPU 之间对对所有镜像变量保持同步更新， 同步方式是在计算设备间进行高效交换梯度数据，并进行求和，这样最终每个设备都有了所有设备的梯度之和...，然后使用梯度求和的结果来更新各个 GPU 的本地变量。...如何保持镜像变量 (MirroredVariable) 对外提供一个统一视图？（这部分通过MirroredVariable来实现，我们已经在前面章节分析）。 如何使用集合通信操作（库）？
虽然这问题有一个简单的封闭式的解决方案，但是我们选择使用一种更为通用的方法，可以应用于任何可以区分的任务，那就是使用随机梯度下降。...在调用tf.get_variable()的时候，给予一个新的名字，将会创建一个新的变量，但是如果这个名字并不是一个新的名字，而是已经存在过这个变量作用域中的，那么就会抛出一个ValueError异常，意味着重复声明一个变量是不被允许的...特别是，如果你在模型中想要实现一大堆的变量共享，你需要追踪各个变量，比如说什么时候定义新的变量，什么时候要复用他们，这些将会变得特别麻烦而且容易出错，因此 TF 提供了 TF 模版自动解决变量共享的问题...你可以将任何函数都转换为 TF 模版。当第一次调用这个模版的时候，在这个函数内声明的变量将会被定义，同时在接下来的连续调用中，这些变量都将自动地复用。...(x, [10], y, [10]) print(diff) compute_gradient_error()以数值方式计算梯度，并返回提供的梯度的差。
Intro.PNG github.PNG 2、Programing model 2.1.Big Idea 将数值的计算转化为图（computational graph），任何tensorflow的计算都是基于图的...对于placeholders，我们不用对其进行任何初始化，我们只定义一个data type，并且赋值一个给定大小的tensor，我们的计算图就可以知道怎么去计算，甚至不用存储任何的数据。...operation，当我们执行这个train_step方法时（sess.run(train_step,feed_dict={x: batch_x, label: batch_label})）,将会应用所有的梯度到模型中的变量中...当你在使用Tensorflow时，你想在一个地方初始化所有的变量，比如我想多次实例化我的graph或者我想在GPU集群上训练，我们需要共享变量。...TensorFlow的variable scope解决了这个问题，它为我们提供了一个提供了一个命名空间，避免了冲突。
可能产生的异常：ValueError: When indices are not consistent.四、tf.lite.Interpreter这使得在Python中可以访问TensorFlow Lite...NumPy API不允许底层缓冲区的任何可变性。...如果提供了整数类型而没有使用优化，则必须提供quantized_inputs_stats。如果推论类型是tf。...当false时，任何未知操作都是错误。如果为真，则为任何未知的op创建自定义操作。开发人员将需要使用自定义解析器向TensorFlow Lite运行时提供这些。...(默认没有)可能产生的异常：ValueError: Invalid arguments.2、convertconvert()基于实例变量转换TensorFlow GraphDef。
I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。...vars_with_grad = [v for g, v in grads_and_vars if g is not None] if not vars_with_grad: raise ValueError...，后者用于使用计算得到的梯度来更新对应的variable。...原因是因为在某些情况下我们需要对梯度做一定的修正，例如为了防止梯度消失(gradient vanishing)或者梯度爆炸(gradient explosion)，我们需要事先干预一下以免程序出现Nan...print(sess.run([x,w,y])) >>> [(3.0, 4.0)] [3.0, 4.0, 12.0] 其他的tf.clip_by_*方法可参看TensorFlow
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