tensorflow2.0-自动求导和自定义训练

Tesia ·

更新时间:2024-11-14

· 666 次阅读

tensorflow2.0-自动求导 1 tf.GradientTape()

tf.GradientTape()是常用的自动求导方法，分为三种情况，一阶导数，高阶导数，和多次求导。
一阶导数：
如果是常数（tf.constant），需要调用watch()方法进行手动监视，如果是变量则不需要，在model如果变量的trainable=True则自动监视。

x = tf.constant(3.0)
with tf.GradientTape() as tape:
	# 需要调用
  g.watch(x)
  y = x * x
dy_dx = g.gradient(y, x)
x = tf.Variable(2.0)
with tf.GradientTape() as tape:
    z = x * x
dz_x = tape.gradient(z,x)

高阶导数：高阶导数需要连续调用tf.GradientTape()，且每次调用都要进行监视操作。

x = tf.constant(3.0)
with tf.GradientTape() as g:
  g.watch(x)
  with tf.GradientTape() as gg:
    gg.watch(x)
    y = x * x
  dy_dx = gg.gradient(y, x)     # Will compute to 6.0
d2y_dx2 = g.gradient(dy_dx, x)  # Will compute to 2.0

多次求导：需要多次求导时，应tf.GradientTape(persistent=True)，同时在末尾删除。因为每次调用后gradient后都自动销毁tf.GradientTape储存的信息。

x = tf.constant(3.0)
with tf.GradientTape(persistent=True) as g:
  g.watch(x)
  y = x * x
  z = y * y
dz_dx = g.gradient(z, x)  # 108.0 (4*x^3 at x = 3)
dy_dx = g.gradient(y, x)  # 6.0
del g  # Drop the reference to the tape

2 自定义训练模型

自定义训练模型主要分为四步：
1.定义指标
2.定义训练过程，包括前向和后向计算
3.定义测试过成
4.完成循环

# 1.定义指标
# 损失函数，输入为一批的预测以及一批的真值
loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
     reduction = keras.losses.Reduction.SUM_OVER_BATCH_SIZE
    # 按批相加
 )
# 测试集的损失计算
test_loss = keras.metrics.Mean(name ='test_loss')
# 训练集的损失由于需要，记录总损失在计算过程中返回损失，在循环中手动计算损失而不使用API
# 精度计算
train_accuracy = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')
test_accuracy = keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
# 优化器
optimizer = keras.optimizers.SGD(lr=0.01)
# 2. 训练计算过程 
@tf.function
def train_step(inputs):
    '''
    # 训练的时候共有4步骤：
    前向计算，求损失，求导，更新参数
    '''
    images, labels = inputs
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(images, training=True)
        loss = loss_fn(labels, predictions)
    graidents = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(graidents, model.trainable_variables))
    train_accuracy.update_state(labels, predictions)
    # 返回每一批的loss是为了统计，每个epoch训练后的loss
    return loss
# 3.测试计算过程
@tf.function
def test_step(inputs):
	'''
	计算预测值，计算损失，更新损失，更新精度
	'''
    images, labels = inputs
    predicitons = model(images)
    t_loss = loss_fn(labels, predicitons)
    test_loss.update_state(t_loss)
    test_accuracy.update_state(labels, predicitons)
# 4. 循环计算
epochs = 3
for epoch in range(epochs):
    total_loss = 0.0
    num_batches = 0
    for batch_data in train_dataset:
        start_time = time.time()
        total_loss += train_step(batch_data)
        run_time = time.time() - start_time
        num_batches += 1
        # \r代表将光标移动到开始，\n代表另起一行
        print('\rtotal_loss:%3.3f,epoch:%d,avg_loss:%3.3f,time:%3.3f'
              %(total_loss, num_batches, total_loss/num_batches, run_time),
             end='')
    train_loss = total_loss/num_batches
    for test_data_batch in valid_dataset:
        test_step(test_data_batch)
    print('\rEpoch:%d,Loss:%3.3f,Acc:%3.3f,Val_Loss:%3.3f,Val_Acc:%3.3f'
         %(epoch+1, train_loss, train_accuracy.result(), 
           test_loss.result(),test_accuracy.result()))
    # 每一个循环后都要重置metrics中的状态
    test_loss.reset_states()
    train_accuracy.reset_states()
    test_accuracy.reset_states()

作者：jack_wine

自动自定义求导训练 tensorflow

1024 个赞