SensorFlow: Wie wird der Lernratenabfall basierend auf den Epochen eingestellt?
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
tf.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?