梯度下降优化被认为是数据科学中的一个重要概念。
考虑以下步骤以了解梯度下降优化的实现 −
步骤 1
包括必要的模块,并通过它们声明 x 和 y 变量,我们将通过这些变量来定义梯度下降优化。
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)
步骤 2
初始化必要的变量,并调用优化器来定义并调用具有相应函数的优化器。
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()
上述代码行生成的输出如下所示的屏幕截图 −
我们可以看到输出中显示了计算出的必要的 epochs 和迭代次数。