Deep learning和tensorflow学习记录（二十）：tf.train.piecewise_constant

tf.train.piecewise_constant(
    x,
    boundaries,
    values,
    name=None

)

定义于：tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py。

边界和间隔值的分段常数。

示例：前100001步使用1.0的学习率，接下来的10000步的0.5的学习率，其他步骤的0.1的学习率。

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
boundaries = [100000, 110000]
values = [1.0, 0.5, 0.1]
learning_rate = tf.train.piecewise_constant(global_step, boundaries, values)

# Later, whenever we perform an optimization step, we increment global_step.

参数：
x：0-D，标量Tensor。必须是下列类型之一：float32， float64，uint8，int8，int16，int32，int64。
boundaries：tensors集合，ints或floats型，所有元素和x具有相同的类型。
values：tensors集合，ints或floats型，指定由boundaries定义的区间的值。它应该比boundaries多一个元素，并且所有元素应该具有相同的类型。
name：一个字符串。可选，操作的名称。默认为'PiecewiseConstant'。
返回：
一个0-D tensor。它的值是values[0] when x <= boundaries[0]， values[1] when x > boundaries[0]和x <= boundaries[1]......，以及values-1] when x > boundaries[-1]。