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TensorFlow实现梯度下降

目录 一、梯度下降概念 二、要点 三、梯度下降法求解线性回归步骤 四、使用Numpy实现一元线性回归 五、使用TensorFlow实现一元线性回归 六、总结 ---- 一、梯度下降概念 梯度下降法是一个一阶最优化算法...，通常也称为最速下降法。...对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。 二、要点 借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...五、使用TensorFlow实现一元线性回归 第一步：加载数据 # 导入库 import numpy as np import tensorflow as tf print("TensorFlow version...六、总结 使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。 ---- 欢迎留言，一起学习交流~ 感谢阅读 END

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    TensorFlow从0到1 - 6 - 解锁梯度下降算法

    梯度下降 如果我们不能直接看出函数的最小值，或者通过直接求解的方式得到函数最小值，那么利用雪山速降、小球滚落的启发，总是沿着最陡峭的下降方向移动，就会最快到达最小值点。...B-C-F-3 C的增量 梯度下降算法 直觉上，如果v朝某个方向上移动，导致C的增量是个负数，那么可以肯定C在“下降”。...“梯度下降”，名副其实。...B-O-F-3 梯度下降 随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题，再应用到机器学习之前，先别急，还差一小步。 ?...B-O-F-5 样本梯度均值的近似 这就是实践中采用的方法，被称为随机梯度下降法。那个小批量样本就是一个mini batch。

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    为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

    本文知识点： 什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具体算法 为什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较...如何选择 mini batch 的参数 batch size 呢 在 TensorFlow 中应用举例 ---- 之前写过一篇文章： 如何选择优化器 optimizer 里面对 BGD，SGD，MBGD...我们知道 Batch 梯度下降的做法是，在对训练集执行梯度下降算法时，必须处理整个训练集，然后才能进行下一步梯度下降。...在 TensorFlow 中应用举例 下面这个例子是对 fetch_california_housing 数据集 用一个简单的线性回归预测房价，在过程中用到了 mini batch 梯度下降： 损失用...import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.datasets import fetch_california_housing from

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    TensorFlow从0到1丨 第六篇：解锁梯度下降算法

    本篇开启梯度下降算法的黑盒一探究竟，并解锁几个TF API常用参数的真正含义： learning rate； steps； epoch； batch。 ?...如果我们不能直接看出函数的最小值，或者通过直接求解的方式得到函数最小值，那么利用雪山速降的启发，总是沿着最陡峭的下降方向移动，就会最快到达最小值点。...梯度下降算法 直觉上，如果v朝某个方向上移动，导致C的增量是个负数，那么就说明C在“下降”。...“梯度下降”，名副其实。 只要一小步一小步朝着正确的方向移动，迟早可以走到C(v1, v2, ..., vn)的最小值处。 梯度下降的具体操作方法如下： 1....随机梯度下降算法 到此，梯度下降算法解决了如何寻求一般函数C(v1, v2, ..., vn)的最小值问题（这个算法在有些情况下会失效，会在后面讨论），那么马上应用到机器学习吧。

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    神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？

    【GiantPandaCV导语】 问题来自于知乎："神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？"...为什么我添加了注意力模块以后精度反而下降了？ 你添加注意力模块以后有提升吗？ 注意力模块的参数如何设置？ 添加注意力模块以后如何使用预训练模型？...一个模型精度是否提高会受到非常多因素影响，需要考虑的因素包括模型的参数量、训练策略、用到的超参数、网络架构设计、硬件以及软件使用（甚至pytorch版本都会有影响，之前在某个版本卡了半天，换了版本问题就解决了...如果添加attention前模型处于过拟合状态，那么增加参数可能加剧过拟合问题，性能可能保持不变或者下降。...但是为什么性能会下降呢，可能有其他方面因素影响，可以考虑先构建一个差不多的baseline，比如带残差的ResNet20，或者更小的网络，然后再在其基础上进行添加注意力模块。

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    模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo

    鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。 ?...压缩大小，不减精度 双精度是64位，单精度是32位，所谓的半精度浮点数就是使用2个字节（16位）来存储。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter...TensorFlow Lite的GPU代理已经得到加强，能够直接获取并运行16位精度参数： //Prepare GPU delegate. const TfLiteGpuDelegateOptions.../github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb

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    模型压缩一半，精度几乎无损，TensorFlow推出半精度浮点量化工具包，还有在线Demo

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...压缩大小，不减精度 双精度是64位，单精度是32位，所谓的半精度浮点数就是使用2个字节（16位）来存储。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter...TensorFlow Lite的GPU代理已经得到加强，能够直接获取并运行16位精度参数： //Prepare GPU delegate. const TfLiteGpuDelegateOptions.../github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/performance/post_training_float16_quant.ipynb

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    步子太快容易牺牲精度，梯度下降复杂度这一简单道理，获严格数学证明

    到了这里，梯度下降算法与这两个问题有什么联系呢？ 请看梯度下降算法的迭代公式： 在求解实际问题，我们也是在寻找局部最小值的近似解。...该结果意味着，梯度下降算法精度和速度之间存在基本联系，为获得更高精度，计算时间将会不成比例地迅速增长。...精度与时间的平衡点 实际上，吴恩达在自己的机器学习课程中已经指出，梯度下降算法的运算复杂度和步数n的平方成正比。 若对精度要求高，需要将学习率η设置得更小。...如果机器学习研究者可能希望将实验的精度提高到2倍，那么可能不得不将梯度下降算法的运行时间增加到4倍。 这表明，梯度下降在实践中必须做出某种妥协。要么接受不太高的精度，要么花费更长的运行时间来换取。...要想获得精度更高的结果，往往必须回归到SGD。 对于某些精度很重要的问题，运行时长会让梯度下降算法变得不可行。

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    TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变

    去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。 最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。...TensorFlow官方承诺，将来TensorFlow Lite会增加对稀疏表示和计算的支持，从而扩展运行内存的压缩优势，并释放性能提升。...import tensorflow_model_optimization as tfmot model = build_your_model() pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程...： https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/pruning_with_keras — 完 —

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    UC伯克利发布Vicuna v1.5，支持4K和16K上下文，刷新SOTA，LeCun转赞

    新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】UC伯克利发布了新版Vicuna v1.5，基于Llama 2微调而来，支持4K和16K上下文。 GPT-4最强平替更新了！...这次，基于全新的Llama 2，UC伯克利发布了更新版Vicuna v1.5。 不仅支持4K和16K上下文，并且在几乎所有基准测试中取得了SOTA。...它在Torch Hub、TensorFlow Hub和HuggingFace等三个大型机器学习库的数据集上进行了训练。...他们提出的新方法QLoRA，使用一种新的高精度技术将预训练模型量化为4位，然后添加一小部分可学习的低秩适配器权重。 这些适配器权重通过量化权重的反向传播梯度进行调整。...QLoRA方法证明了4位量化模型也可以进行有效的微调,达到与全精度模型相当的性能。

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    TensorFlow官方发布剪枝优化工具：参数减少80%，精度几乎不变

    去年TensorFlow官方推出了模型优化工具，最多能将模型尺寸减小4倍，运行速度提高3倍。 最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”，这就是基于Keras的剪枝优化工具。...TensorFlow官方承诺，将来TensorFlow Lite会增加对稀疏表示和计算的支持，从而扩展运行内存的压缩优势，并释放性能提升。...import tensorflow_model_optimization as tfmot model = build_your_model() pruning_schedule = tfmot.sparsity.keras.PolynomialDecay...△权重张量剪枝动画，黑色的点表示非零权重，随着训练的进行，稀疏度逐渐增加 GitHub地址： https://github.com/tensorflow/model-optimization 官方教程...： https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/pruning_with_keras — 完 —

    1.5K30

    TensorFlow 模型优化工具包：模型大小减半，精度几乎不变！

    近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。...图 1 IEEE 754 标准下 binary16 的格式 训练后的 float16 quantization 减少了 TensorFlow Lite 模型的大小（高达 50％），同时以少量的精度损失为代价...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...图 4 不同模型下精度损失测试结果 如何使用 float16 quantization 工具 用户可以在 TensorFlow Lite converter 上指定训练后的 float16 quantization...我们已经增强了 TensorFlow Lite GPU 代理，以接收 16 位精度参数并直接运行（而无需像在 CPU 上那样先进行转换）。

    1.9K30

    为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

    NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。...研究表明，在最终的训练精度开始下降之前，所有处理器的总训练批大小是有限制的。因此，当扩展到大量GPU时，添加更多的GPU会在达到总批处理大小限制后降低每个GPU处理的批处理大小。...通过对MXNet的这些改进，英伟达实现了世界上最快的解决方案时间，ResNet50 v1.5在MLPerf上运行6.3分钟。...TensorFlow 18.11 TensorFlow NGC容器包含TensorFlow 1.12的最新版本。这为实验性XLA编译器支持的GPU性能提供了重大改进。...TensorRT 5.0.2支持低精度数据类型，如16位浮点数或8位整数。 在相关的注释中，NVIDIA为分析器提供了对CUDA应用程序性能的强大洞察。

    2.6K40

    2分31秒，腾讯云创造128卡训练ImageNet新记录

    这是因为在大batch size（相对于训练样本数）情况下，样本随机性降低，梯度下降方向趋于稳定，训练就由SGD向GD趋近，这导致模型更容易收敛于初始点附近的某个局部最优解，从而抵消了计算力增加带来的好处...大量的线程的相互抢占导致了cpu运行效率低下，同时也会与tensorflow的OP调度线程争抢而出现OP无法正常并行的问题。...通过以上对CUDA Kernel的深度优化后，在8MB数据下选取前1% 的value只需要2ms，与Tensorflow本身的Topk实现相比，加速比为21。...ResNet-50 v1.5的参数量大概是25M个FP32，以压缩率0.01为例，通信的value用FP16表示的话有0.5MB，而index是int32，所以有1MB。...模型上，使用了业界常用的ResNet50 v1.5，同时在去除了bias及BN层参数正则化项的情况下，对BN层的beta做了一定的初始化调整，在较少迭代步数上取得了较好的收敛效果。

    2.1K30

    windows10 tensorflow（二）原理实战之回归分析，深度学习框架（梯度下降法求解回归参数）

    windows10 tensorflow（二）原理实战之回归分析，深度学习框架（梯度下降法求解回归参数） TF数据生成方式：参考TF数据生成12法 TF基本原理与概念理解： tensorflow...通过TensorFlow代码找到最佳的参数W与b，使的输入数据x_data，生成输出数据y_data，本例中将会一条直线y_data=W*x_data+b。...读者知道W会接近0.1，b接近0.3，但是TensorFlow并不知道，它需要自己来计算得到该值。...因此采用梯度下降法来迭代求解数据 import tensorflow as tf import math #一、创建graph数据 #随便构建一个一元回归方程的参数W与b W=tf.Variable(tf.random_uniform...为了计算梯度，TensorFlow会对错误函数求导，在我们的例子中就是，算法需要对W和b计算部分导数，以在每次迭代中为前进指明方向。 ?

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    不能兼顾速度与精度，利物浦大学、牛津大学揭示梯度下降复杂度理论，获STOC 2021最佳论文

    但这一结果确实意味着，应用研究人员不应该期望梯度下降法为一些精度很重要的问题提供精确的解决方案。 精度问题涉及计算复杂性的核心——资源需求的评估。在许多复杂问题中，精度和速度之间存在基本联系。...要使算法被认为是有效的，你必须有能够提高解决方案的精度，而无需为找到该解决方案所花费的时间付出相应的高昂代价。新的结果也显示了，对于那些需要非常精确的解决方案的应用，梯度下降也许不是一种可行的方法。...例如，梯度下降在机器学习中经常以不需要极端精确的方式使用。但机器学习研究人员想要将实验的精度提高一倍。在这种情况下，新的结果意味着他们可能需要将梯度下降算法的运行时间增加四倍。...但对于其他应用，比如在数值分析中，研究人员可能需要将精度进行成倍提升，为了实现这样的改进，他们可能必须将梯度下降的运行时间进行更多倍的提升，这样一来，计算更加难以处理。...如果想要使用梯度下降，研究者必须做出妥协，要么接受精度较低的解，做一些比较简单的问题，要么找到管理冗长运行时间的方法。 但这并意味着快速梯度下降算法不存在，相反，快速算法有可能存在。

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