TensorFlow - 梯度下降优化

梯度下降优化被认为是数据科学中的一个重要概念。

考虑下面显示的步骤来理解梯度下降优化的实现 -

步骤1

包括必要的模块以及 x 和 y 变量的声明，我们将通过它们定义梯度下降优化。

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并使用相应的函数调用它。

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 -

我们可以看到，计算出必要的历元和迭代次数，如输出所示。