tensorflow2 学习笔记（二） 反向传播

反向传播

反向传播python代码，里面的梯度下降，学习率，损失函数都需要好好的理解。
代码参考 北京大学

import tensorflow as tf

w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))

epoch = 40
LR_BASE = 0.2  # 最初学习率
LR_DECAY = 0.9  # 学习率衰减率
LR_STEP = 1  # 喂入多少轮BATCH_SIZE后，更新一次学习率

for epoch in range(epoch):  # for epoch 定义顶层循环，表示对数据集循环epoch次，此例数据集数据仅有1个w,初始化时候constant赋值为5，循环100次迭代。
    lr = LR_BASE * LR_DECAY ** (epoch / LR_STEP)
    with tf.GradientTape() as tape:  # with结构到grads框起了梯度的计算过程。
        loss = tf.square(w + 1)
    grads = tape.gradient(loss, w)  # .gradient函数告知谁对谁求导

    w.assign_sub(lr * grads)  # .assign_sub 对变量做自减 即：w -= lr*grads 即 w = w - lr*grads
    print("After %s epoch,w is %f,loss is %f,lr is %f" % (epoch, w.numpy(), loss, lr))