Die Lernraten-Abklingfunktiontf.train.exponential_decay nimmt eindecay_steps Parameter. So verringern Sie die Lernrate bei jedemnum_epochs, du würdest @ setzdecay_steps = num_epochs * num_train_examples / batch_size. Beim Lesen von Daten aus.tfrecords Dateien, Sie wissen nicht, wie viele Trainingsbeispiele sich in ihnen befinden.

Bekommennum_train_examples, du könntest

Ein @ einrichttf.string_input_producer mitnum_epochs=1.Run this throughtf.TFRecordReader/tf.parse_single_example.Loop und zähle, wie oft es eine Ausgabe erzeugt, bevor es stoppt.

Allerdings ist das nicht sehr elegant.

ibt es eine einfachere Möglichkeit, die Anzahl der Trainingsbeispiele von einem @ zu erhalte.tfrecords Datei oder den Lernratenabfall basierend auf Epochen anstelle von Schritten einstellen?