tensorflow中model.compile的学习率怎么设置
在 TensorFlow 中, 可以在编译模型时通过设置 "optimizer" 参数来设置学习率。该参数可以是一个优化器类的实例, 例如 tf.keras.optimizers.Adam, tf.keras.optimizers.SGD 等, 或者是一个优化器类的字符串(字符串会自动解析为对应的优化器类). 在构造优化器类的实例时, 可以通过设置其参数来设置学习率.
例如, 使用 Adam 优化器并将学习率设置为 0.001 的示例代码如下:
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, ...)在 TensorFlow 中, 可以在编译模型时通过设置 "optimizer" 参数来设置学习率。该参数可以是一个优化器类的实例, 例如 tf.keras.optimizers.Adam, tf.keras.optimizers.SGD 等, 或者是一个优化器类的字符串(字符串会自动解析为对应的优化器类). 在构造优化器类的实例时, 可以通过设置其参数来设置学习率. 例如, 使用 Adam 优化器并将学习率设置为 0.001 的示例代码如下: optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, ...)
上一篇：
JS实现多线程数据分片下载
下一篇：
c语言 有符号大数乘法的char实现