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我目前正在使用 Tensorflow 2.x 分析在 CNN 训练过程中梯度是如何发展的。我想要做的是将批次中的每个梯度与整个批次产生的梯度进行比较。目前我对每个训练步骤都使用这个简单的代码片段:
[...]
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
[...]
# One training step
# x_train is a batch of input data, y_train the corresponding labels
def train_step(model, optimizer, x_train, y_train):
# Process batch
with tf.GradientTape() as tape:
batch_predictions = model(x_train, training=True)
batch_loss = loss_object(y_train, batch_predictions)
batch_grads = tape.gradient(batch_loss, model.trainable_variables)
# Do something with gradient of whole batch
# ...
# Process each data point in the current batch
for index in range(len(x_train)):
with tf.GradientTape() as single_tape:
single_prediction = model(x_train[index:index+1], training=True)
single_loss = loss_object(y_train[index:index+1], single_prediction)
single_grad = single_tape.gradient(single_loss, model.trainable_variables)
# Do something with gradient of single data input
# ...
# Use batch gradient to update network weights
optimizer.apply_gradients(zip(batch_grads, model.trainable_variables))
train_loss(batch_loss)
train_accuracy(y_train, batch_predictions)
GradientTape
以及
compute_gradients
无论给出单个还是多个数据点,始终返回单个梯度。所以这个计算必须对每个数据点进行。
最佳答案
您可以使用 jacobian
梯度带的方法来获得雅可比矩阵,它将为您提供每个单独损失值的梯度:
import tensorflow as tf
# Make a random linear problem
tf.random.set_seed(0)
# Random input batch of ten four-vector examples
x = tf.random.uniform((10, 4))
# Random weights
w = tf.random.uniform((4, 2))
# Random batch label
y = tf.random.uniform((10, 2))
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(w)
# Prediction
p = x @ w
# Loss
loss = tf.losses.mean_squared_error(y, p)
# Compute Jacobian
j = tape.jacobian(loss, w)
# The Jacobian gives you the gradient for each loss value
print(j.shape)
# (10, 4, 2)
# Gradient of the loss wrt the weights for the first example
tf.print(j[0])
# [[0.145728424 0.0756840706]
# [0.103099883 0.0535449386]
# [0.267220169 0.138780832]
# [0.280130595 0.145485848]]
关于python - 在 TensorFlow 中批量访问单个梯度的最佳方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62261134/
我想了解 Ruby 方法 methods() 是如何工作的。 我尝试使用“ruby 方法”在 Google 上搜索,但这不是我需要的。 我也看过 ruby-doc.org,但我没有找到这种方法。
Test 方法 对指定的字符串执行一个正则表达式搜索,并返回一个 Boolean 值指示是否找到匹配的模式。 object.Test(string) 参数 object 必选项。总是一个
Replace 方法 替换在正则表达式查找中找到的文本。 object.Replace(string1, string2) 参数 object 必选项。总是一个 RegExp 对象的名称。
Raise 方法 生成运行时错误 object.Raise(number, source, description, helpfile, helpcontext) 参数 object 应为
Execute 方法 对指定的字符串执行正则表达式搜索。 object.Execute(string) 参数 object 必选项。总是一个 RegExp 对象的名称。 string
Clear 方法 清除 Err 对象的所有属性设置。 object.Clear object 应为 Err 对象的名称。 说明 在错误处理后,使用 Clear 显式地清除 Err 对象。此
CopyFile 方法 将一个或多个文件从某位置复制到另一位置。 object.CopyFile source, destination[, overwrite] 参数 object 必选
Copy 方法 将指定的文件或文件夹从某位置复制到另一位置。 object.Copy destination[, overwrite] 参数 object 必选项。应为 File 或 F
Close 方法 关闭打开的 TextStream 文件。 object.Close object 应为 TextStream 对象的名称。 说明 下面例子举例说明如何使用 Close 方
BuildPath 方法 向现有路径后添加名称。 object.BuildPath(path, name) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObject 对象的名称
GetFolder 方法 返回与指定的路径中某文件夹相应的 Folder 对象。 object.GetFolder(folderspec) 参数 object 必选项。应为 FileSy
GetFileName 方法 返回指定路径(不是指定驱动器路径部分)的最后一个文件或文件夹。 object.GetFileName(pathspec) 参数 object 必选项。应为
GetFile 方法 返回与指定路径中某文件相应的 File 对象。 object.GetFile(filespec) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObject
GetExtensionName 方法 返回字符串,该字符串包含路径最后一个组成部分的扩展名。 object.GetExtensionName(path) 参数 object 必选项。应
GetDriveName 方法 返回包含指定路径中驱动器名的字符串。 object.GetDriveName(path) 参数 object 必选项。应为 FileSystemObjec
GetDrive 方法 返回与指定的路径中驱动器相对应的 Drive 对象。 object.GetDrive drivespec 参数 object 必选项。应为 FileSystemO
GetBaseName 方法 返回字符串,其中包含文件的基本名 (不带扩展名), 或者提供的路径说明中的文件夹。 object.GetBaseName(path) 参数 object 必
GetAbsolutePathName 方法 从提供的指定路径中返回完整且含义明确的路径。 object.GetAbsolutePathName(pathspec) 参数 object
FolderExists 方法 如果指定的文件夹存在,则返回 True;否则返回 False。 object.FolderExists(folderspec) 参数 object 必选项
FileExists 方法 如果指定的文件存在返回 True;否则返回 False。 object.FileExists(filespec) 参数 object 必选项。应为 FileS
我是一名优秀的程序员,十分优秀!