tensorflow学习笔记（4）------北京大学 曹健

Tensorflow常用API

import tensorflow as tf
#  指数衰减学习率策略
tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.5, decay_steps=10, decay_rate=0.9, staircase=False
)
# initial_learning_rate （初始学习率） decay_steps(衰减步数，staircase)
#  decay_rate(衰减率)  staircase（Bool类型，true则学习率阶梯型下降）
#  返回值为处理后的学习率


# 分段常数衰减学习率策略
tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(boundaries=[100, 200, 300],
                                                     values=[0.1, 0.05, 0.025, 0.001])
#  boundaries: [step_1, step_2, ..., step_n]定义了在第几步进行学习率衰减.
# values:  [val_0, val_1, val_2, ..., val_n]定义了学习率的初始值和后续衰减时的具体取值.


#  **函数
x = tf.constant([1, 2, 3])
tf.math.sigmoid(x)
tf.math.tanh(x)
tf.nn.relu(x)
tf.nn.leaky_relu(x, alpha=0.3)  # alpha表示x<0时的斜率
tf.nn.softmax(x, axis=-1)  # 默认为-1，最后一个维度

#  1. 损失函数
#  计算y_true和y_pred均方误差
tf.keras.losses.MSE(y_true=x, y_pred=x)
#  2. 计算交叉熵
tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true=x,y_pred=x,
                                         from_logits=False, label_smoothing=0 )
# y_true:真实值；y_pred：预测值；from_logits，y_pred是否为逻辑张量， label_smoothing:[0,1]之间的小数
#  3. 交叉熵与softmax
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
               labels=x, logits=x, axis=-1, name=None)
#  labels: 在类别这一维度上，每个向量应服从有效的概率分布. 例如，在labels的shape为
#  [batch_size, num_classes]的情况下，labels[i]应服从概率分布.
# logits: 每个类别的**值，通常是线性层的输出. **值需要经过softmax归一化.
#  axis: 类别所在维度，默认是-1，即最后一个维度

# 4.交叉熵和softmax和onehot编码
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labes=X,
                                               logits=X,
                                               name=None)
# labels: 标签的索引值.
# logits: 每个类别的**值，通常是线性层的输出. **值需要经过softmax归一化.