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背景:

先说一下应用吧,一般我们进行网络训练时,都有一个batchsize设置,也就是一个batch一个batch的更新梯度,能有这个batch的前提是这个batch中所有的图片的大小一致,这样才能组成一个placeholder。那么若一个网络对图片的输入没有要求,任意尺寸的都可以,但是我们又想一个batch一个batch的更新梯度怎么办呢?

操作如下:

先计算梯度:

# 模型部分
Optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1)
gradient = Optimizer.compute_gradients(loss)  # 每次计算所有变量的梯度
grads_holder = [(tf.placeholder(tf.float32, shape=g.get_shape()), v) for (g, v) in gradient]# 将每次计算的梯度保存
optm = Optimizer.apply_gradients(grads_holder) # 进行梯度更新

# 初始化部分
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

# 实际训练部分
grads = []         # 定义一个空的列表用于存储每次计算的梯度
for i in range(batchsize): # batchsize设置在这里
  x_i = ...       # 输入
  y_real = ...      # 标签
  grad_i = sess.run(gradient, feed_dict={inputs: x_i, outputs: y_real}) #梯度计算
  grads.append(grad_i)  # 梯度存储
# 定义一个空的字典用于存储,batchsize中所有梯度的和
grads_sum = {}     
# 将网络中每个需要更新梯度的变量都遍历一遍  
for i in range(len(grads_holder)): 
  k = grads_holder[i][0] # 得到该变量名
  # 将该变量名下的所有梯度求和,这里也可以求平均,求平均只需要除以batchsize
  grads_sum[k] = sum([g[i][0] for g in grads]) 
# 完成梯度更新
sess.run(optm,feed_dict=grads_sum) 

以上这篇Tensorflow的梯度异步更新示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Tensorflow,梯度,异步,更新

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。