TensorFlow梯度下降优化
梯度下降优化是数据科学中的一个重要概念。考虑下面显示的步骤，以了解梯度下降优化的实现 -
第1步
包括必要的模块和声明x和y变量，我们将通过它来定义梯度下降优化。
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(2, name = 'x', dtype = tf.float32)
log_x = tf.log(x)
log_x_squared = tf.square(log_x)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(log_x_squared)
第2步
初始化必要的变量并调用优化器来定义和调用相应的函数。
init = tf.initialize_all_variables()
def optimize():
with tf.Session() as session:
session.run(init)
print("starting at", "x:", session.run(x), "log(x)^2:", session.run(log_x_squared))
for step in range(10):
session.run(train)
print("step", step, "x:", session.run(x), "log(x)^2:", session.run(log_x_squared))
optimize()
上面的代码行生成一个输出，如下面的屏幕截图所示 -
可以看到必要的时期和迭代的计算如上面输出中所示。
