tensorflow中的梯度计算和更新
为了解决深度学习中常见的梯度消失(gradient explosion)和梯度爆炸(gradients vanishing)问题,tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法:
- compute_gradients
- apply_gradients
compute_gradients
对于compute_gradients方法,计算var_list中参数的梯度,使得loss变小。默认情况下,var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。
compute_gradients方法返回由多个(gradients, variable)二元组组成的列表。
compute_gradients( loss, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None )
apply_gradients
对于apply_gradients方法,根据compute_gradients的返回结果对参数进行更新
apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None )
梯度裁剪(Gradient Clipping)
tensorflow中裁剪梯度的几种方式
方法一tf.clip_by_value
def clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None):
其中,t为一个张量,clip_by_value返回一个与t的type相同、shape相同的张量,但是新tensor中的值被裁剪到了clip_value_min和clip_value_max之间。
方法二:tf.clip_by_global_norm
def clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None):
其中,t_list为A tuple or list of mixed Tensors, IndexedSlices, or None。clip_norm为clipping ratio,use_norm指定global_norm,如果use_norm为None,则按global_norm = sqrt(sum([l2norm(t)**2 for t in t_list]))计算global_norm。
最终,梯度的裁剪方式为
可知,如果clip_norm > global_norm, 则不对梯度进行裁剪,否则对梯度进行缩放。
scale = clip_norm * math_ops.minimum( 1.0 / use_norm, constant_op.constant(1.0, dtype=use_norm.dtype) / clip_norm)
方法的返回值为裁剪后的梯度列表list_clipped和global_norm
示例代码
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate) gradients, v = zip(*optimizer.compute_gradients(loss)) gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(gradients, grad_clip) updates = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v),global_step=global_step)
方法三tf.clip_by_average_norm
def clip_by_average_norm(t, clip_norm, name=None):
t为张量,clip_norm为maximum clipping value
裁剪方式如下,
其中,avg_norm=l2norm_avg(t)
方法四:tf.clip_by_norm
def clip_by_norm(t, clip_norm, axes=None, name=None):
t为张量,clip_norm为maximum clipping value
裁剪方式为
示例代码
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate, beta1=0.5) grads = optimizer.compute_gradients(cost) for i, (g, v) in enumerate(grads): if g is not None: grads[i] = (tf.clip_by_norm(g, 5), v) # clip gradients train_op = optimizer.apply_gradients(grads)
注意到,clip_by_value、clib_by-avg_norm和clip_by_norm都是针对于单个张量的,而clip_by_global_norm可用于多个张量组成的列表。
Tensorflow,梯度裁剪
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]