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TensorFlow 2.0 中似乎缺少 global_step。
我有几个对当前训练进度感兴趣的回调，我不确定是否需要实现我自己的计步器或依赖于 epochs 计数......
有什么更换建议吗？
最佳答案
现在最好申报我们自己的global_step = tf.Variable(1, name="global_step")并手动使用它。
查看文档，没有 tf.train.get_or_create_global_step 的替代品以及文档中唯一关于 step 的部分是tf.summary的实验部分模块:https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/summary/experimental
关于tensorflow2.0 - TensorFlow 2.0 中是否有 global_step 的替代品？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55355292/
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使用 tf.summary.Filewriter 时，我们可以保存全局步骤(在 Tensorboard 中组织数据) writer = tf.summary.FileWriter('directory
我有一个网络，我在其中使用学习率的指数衰减。为此，我正在跟踪一个“global_step”TF 变量，该变量在处理的每个批处理中递增 1。然而，看起来实际上，它并没有真正得到更新。这是代码。 ...
我在分布式 TensorFlow 中运行分布式 mnist 模型。我想“手动”监视 global_step 的演变以进行调试。在分布式 TensorFlow 设置中获得全局步骤的最佳且干净的方法是什么
在尝试制作一个 RL 代理几天后，我终于成功地创造了它的体验，但是当我尝试训练它时，我得到了这个错误。我已经尽我所能:不同的经验，改变了步骤参数......我只是没有想法。 import pyxinp
我正在保存我的 session 状态，如下所示: self._saver = tf.saver() self._saver.save(self._session, '/network', global
这是tutorial code来自 TensorFlow 网站， 谁能帮忙解释一下 global_step是什么意思？ 我在 Tensorflow 网站上发现使用 global step 计算训练步骤
我们可以保存一个检查点 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step) 然后，稍后，我可以恢复
我想根据全局步骤的值执行不同的计算。这是我正在尝试做的一个最小示例: import tensorflow as tf global_step = tf.train.get_or_create_glob
在 train(...) 完成后，如何从 tf.estimator.Estimator 获取最后一个 global_step ？例如，典型的基于估算器的训练例程可能如下设置: n_epochs = 1
我正在尝试学习 Tensorflow，我想使用 Tensorflow 的 cifar10 教程框架并在 mnist 之上训练它(结合两个教程)。 在cifar10.py的train方法中: cifar
TensorFlow 2.0 中似乎缺少 global_step。 我有几个对当前训练进度感兴趣的回调，我不确定是否需要实现我自己的计步器或依赖于 epochs 计数...... 有什么更换建议吗？
我正在关注 Siraj Raval 的 YouTube 视频，为鸢尾花数据集构建一个简单的分类器。该视频的日期是 2016 年 5 月，所以我确信 Tensorflow 的某些区域已经更新。我收到一条
我遇到了一些小问题，但我不知道如何处理。 当我使用 tf.estimator.Estimator 时，它会在每个步骤中记录两行，例如: INFO:tensorflow:global_step/sec:
当我尝试使用 AdaGradDual 优化器时，我输入的批量大小出现错误。我输入的批量大小是 300，因为我有 60000 个样本要训练。 我的代码: import tensorflow as tf
我是一名优秀的程序员,十分优秀！