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如何在 tf.fuction
中有效访问 Keras 模型的所有可训练变量将自定义噪声添加到 全部 变量?
让我们假设这个简单的模型:
my_model = Sequential()
my_model.add(Dense(300, input_dim=40, activation='relu'))
my_model.add(Dense(200, activation='relu'))
my_model.add(Dense(8, activation='sigmoid'))
热切地运行,我可以通过以下方式做到这一点:
@tf.function
def weight_perturbation(model, generator):
n_layers = len(model.layers)
# iterate over all layers
for i in tf.range(n_layers):
trainable_weights = model.layers[i].trainable_variables
# iterate over all weight vectors in a layer
for j in tf.range(len(trainable_weights)):
trainable_weights[j].assign_add(generator.normal(tf.shape(trainable_weights[j]), dtype=tf.float64))
但是,当不急切地运行时,我收到以下错误:
trainable_weights = model.layers[i].trainable_variables
TypeError: list indices must be integers or slices, not Tensor
我怎样才能规避这个问题?我看了
tf.gather
但这似乎不适用于列表。
最佳答案
如果我遍历层和权重而不是遍历 tf.range
,它对我有用:
def weight_perturbation(model):
for layer in model.layers:
trainable_weights = layer.trainable_variables
for weight in trainable_weights :
random_weights = tf.random.uniform(tf.shape(weight),
1e-4, 1e-5, dtype=tf.float32)
weight.assign_add(random_weights)
我将您的数据类型更改为
tf.float32
,在大多数情况下应该是这样。我在这里添加了重量操作:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as K
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense, MaxPooling2D, Dropout
from tensorflow import nn as nn
from functools import partial
(xtrain, ytrain), (xtest, ytest) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((xtrain, ytrain))
test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((xtest, ytest))
def prepare(inputs, outputs):
inputs = tf.cast(inputs, tf.float32)
inputs = tf.divide(x=inputs, y=255)
inputs = tf.expand_dims(inputs, -1)
targets = tf.one_hot(outputs, depth=10)
return inputs, targets
train = train.map(prepare).batch(64)
test = test.map(prepare).batch(64)
class MyCNN(K.Model):
def __init__(self):
super(MyCNN, self).__init__()
Conv = partial(Conv2D, kernel_size=(3, 3), activation=nn.relu)
MaxPool = partial(MaxPooling2D, pool_size=(2, 2))
self.conv1 = Conv(filters=8)
self.maxp1 = MaxPool()
self.conv2 = Conv(filters=8)
self.maxp2 = MaxPool()
self.flatt = Flatten()
self.dens1 = Dense(8, activation=nn.relu)
self.drop1 = Dropout(.5)
self.dens2 = Dense(10, activation=nn.softmax)
def call(self, x, training=None, **kwargs):
x = self.conv1(x)
x = self.maxp1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.maxp2(x)
x = self.flatt(x)
x = self.dens1(x)
x = self.drop1(x)
x = self.dens2(x)
return x
model = MyCNN()
loss_object = tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False)
def compute_loss(model, x, y, training):
out = model(inputs=x, training=training)
loss = loss_object(y_true=y, y_pred=out)
return loss, out
def get_grad(model, x, y):
with tf.GradientTape() as tape:
loss, out = compute_loss(model, x, y, training=False)
return loss, tape.gradient(loss, model.trainable_variables), out
def weight_perturbation(model):
for layer in model.layers:
trainable_weights = layer.trainable_variables
for weight in trainable_weights :
random_weights = tf.random.uniform(tf.shape(weight),
1e-4, 1e-5, dtype=tf.float32)
weight.assign_add(random_weights)
optimizer = tf.optimizers.Adam()
verbose = "Epoch {:2d} Loss: {:.3f} TLoss: {:.3f} Acc: {:.3%} TAcc: {:.3%}"
for epoch in range(1, 10 + 1):
train_loss = tf.metrics.Mean()
train_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()
test_loss = tf.metrics.Mean()
test_acc = tf.metrics.CategoricalAccuracy()
weight_perturbation(model)
for x, y in train:
loss_value, grads, out = get_grad(model, x, y)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
train_loss.update_state(loss_value)
train_acc.update_state(y, out)
for x, y in test:
loss_value, _, out = get_grad(model, x, y)
test_loss.update_state(loss_value)
test_acc.update_state(y, out)
print(verbose.format(epoch,
train_loss.result(),
test_loss.result(),
train_acc.result(),
test_acc.result()))
关于python - 有效地向模型中的所有可训练权重添加噪声,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64542231/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!