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python - 如何使用两个损失函数训练模型?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 22:12:49 26 4
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我有一个带有两个损失函数的 TensorFlow 图。我想训练我的模型:

  1. 使用第一个损失函数训练模型。
  2. 使用第二个损失函数训练模型。
  3. 重复一和二直至收敛。

我是否必须创建两个图表,然后加载、训练并保存每一步的权重?或者是否可以用单个图表来实现这一目标?

最佳答案

是的,这是可能的:

import tensorflow as tf

x = tf.get_variable('x', initializer=42.)
y = tf.square(x)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)

train_min = optimizer.minimize(y) # minimize x*x
train_max = optimizer.minimize(-y) # maximize x*x

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for _ in range(20):
cost, _ = sess.run([y, train_min])
print(cost)
cost, _ = sess.run([y, train_max])
print(cost)

如果您不介意在同一批处理上最小化两个成本函数,您甚至可以编写

import tensorflow as tf

x = tf.get_variable('x', initializer=42.)
y = tf.square(x)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)

train_min = optimizer.minimize(y)

with tf.control_dependencies([train_min]):
train_min_then_max = optimizer.minimize(-y)

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for _ in range(20):
cost, _ = sess.run([y, train_min_then_max])
print(cost)

它通过单​​个 sess.run 调用进行优化。

关于python - 如何使用两个损失函数训练模型?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50964833/

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