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关于tf.GraphKeys.UPDATA_OPS_独自凌寒的博客-CSDN博客
Webmnist规模的网络很小,很难为它们实现高gpu(或cpu)效率,我认为30%对于你的申请。批处理数量更大时,您将获得更高的计算效率,这意味着您每秒可以处理更多的示例,但统计效率也将降低,这意味着您需要总共处理更多的示例才能达到目标精度。 Web13 Mar 2024 · tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 是一个 TensorFlow 中的常量,它用于表示可训练的变量集合。. 这个集合包含了所有需要在训练过程中被更新的变量,例如神 … Web梯度修剪主要避免训练梯度爆炸和消失问题 tf.train.XXXOptimizer. apply_gradients和compute_gradients是所有的优化器都有的方法。. compute_gradients compute_gradients(loss,var_list= None,gate_gradients=GATE_OP,aggregation_method= None,colocate_gradients_with_ops= False,grad_loss= None) 计算loss中可训练的var_list中 … fnf game sonic exe 2.0