TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计05:完美将模型版本从tf1.x转移至tf2.x上、global_steps与train_step的使用、动态学习率、梯度优化器

上一篇文章:TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计04:完美将tf.contrib.predictor.from_saved_model迁移至tf.saved_model.load、tf.feature

目录

  • 1、tf1.x模型测试代码
  • 2、运行升级成功的代码
  • 3、解决报错问题,优化代码
  • 4、补充说明
    • 4.1、动态学习率
    • 4.2、梯度优化
      • train.GradientDescentOptimizer()
      • train.MomentumOptimizer()
      • train.AdamOptimizer()
    • 4.3、清除默认图形堆栈并重置全局默认图形
    • 梯度裁剪计算原理解决梯度爆炸问题
  • 5、参考

模型代码升级代码命令:本次转移环境是在tf1.15环境上转的,tf2同理。


你可能感兴趣的:(算法核心基础与AI模型设计,人工智能,tensorflow,深度学习)