tf.train.XXX与train有关的函数

系统管理员 2022-05-29 06:41 248阅读 0赞

# tf.train.XXX与train有关的函数 #

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## tf.train.get\_or\_create\_global\_step() ##

>  *  这个函数主要用于返回或者创建（如果有必要的话）一个全局步数的tensor。参数只有一个，就是图，如果没有指定那么就是默认的图。

## tf.trainable\_variables() ##

>  *  返回所有`trainable=True`的变量。
>  *  当我们在声明变量`Variable()`时传入`trainable=True`，`Variable()`构造函数会自动添加新的变量到图中的集合`GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES`，这个函数实质上就是返回这个集合中的变量。

## tensorflow.python.training.moving\_averages.assign\_moving\_average ##

这个函数的参数如下：

def assign_moving_average(variable, value, decay, zero_debias=True, name=None):

对于`variable`的滑动平均更新为：*v**a**r**i**a**b**l**e*=*v**a**r**i**a**b**l**e*∗*d**e**c**a**y*\+*v**a**l**u**e*∗(1−*d**e**c**a**y*)  v a r i a b l e = v a r i a b l e ∗ d e c a y + v a l u e ∗ ( 1 − d e c a y )   
下面是一个简单的例子（可以看出variable是变量，而value是常量），这个函数主要应用于batch\_normalization

def testAssignMovingAverage(self):
      with self.test_session():
        var = tf.Variable([10.0, 11.0])
        val = tf.constant([1.0, 2.0], tf.float32)
        decay = 0.25
        assign = moving_averages.assign_moving_average(var, val, decay)
        tf.global_variables_initializer().run()
        self.assertAllClose([10.0, 11.0], var.eval())
        assign.op.run()
        self.assertAllClose([10.0 * 0.25 + 1.0 * (1.0 - 0.25),
                             11.0 * 0.25 + 2.0 * (1.0 - 0.25)],
                            var.eval())

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