tensorflow学习笔记(十四):tensorlfow中使用clip

tensorflow中使用clip

在训练深度神经网络的时候,我们经常会碰到梯度消失和梯度爆炸问题,scientists提出了很多方法来解决这些问题,本篇就介绍一下如何在tensorflow中使用clip来address这些问题

train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(loss)

在调用minimize方法的时候,底层实际干了两件事:
- 计算所有 trainnable variables 梯度
- apply them to variables

随后, 在我们 sess.run(train_op) 的时候, 会对 variables 进行更新

clip

那我们如果想处理一下计算完的 gradients ,那该怎么办呢?
官方给出了以下步骤
1. Compute the gradients with compute_gradients(). 计算梯度
2. Process the gradients as you wish. 处理梯度
3. Apply the processed gradients with apply_gradients(). apply处理后的梯度给variables

这样,我们以后在train的时候就会使用 processed gradient去更新 variable
框架:

# Create an optimizer.
opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)

# Compute the gradients for a list of variables.
grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>)

# grads_and_vars is a list of tuples (gradient, variable). Do whatever you
# need to the 'gradient' part, for example cap them, etc.
capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]

# Ask the optimizer to apply the capped gradients.
opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)

例子:

#get all trainable variables in your model
params = tf.trainable_variables()

#create an optimizer
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate)

#compute gradients for params
gradients = tf.gradients(self.losses[b], params)

#process gradients
clipped_gradients, norm = tf.clip_by_global_norm(gradients,max_gradient_norm)

train_op = opt.apply_gradients(zip(clipped_gradients, params)))

这时, sess.run(train_op) 就可以进行训练了