本文整理汇总了Python中TensorflowUtils.add_gradient_summary方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python TensorflowUtils.add_gradient_summary方法的具体用法？Python TensorflowUtils.add_gradient_summary怎么用？Python TensorflowUtils.add_gradient_summary使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类TensorflowUtils的用法示例。
在下文中一共展示了TensorflowUtils.add_gradient_summary方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: train
# 需要导入模块: import TensorflowUtils [as 别名]
# 或者: from TensorflowUtils import add_gradient_summary [as 别名]
def train(loss_val, var_list):
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate)
grads = optimizer.compute_gradients(loss_val, var_list=var_list)
if FLAGS.debug:
# print(len(var_list))
for grad, var in grads:
utils.add_gradient_summary(grad, var)
return optimizer.apply_gradients(grads)示例2: train
# 需要导入模块: import TensorflowUtils [as 别名]
# 或者: from TensorflowUtils import add_gradient_summary [as 别名]
def train(loss_val, var_list):
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate, beta1=FLAGS.beta1)
grads = optimizer.compute_gradients(loss_val, var_list=var_list)
for grad, var in grads:
utils.add_gradient_summary(grad, var)
return optimizer.apply_gradients(grads)