Tensorflow.js tf.train.adagrad()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.train.adagrad() 函数用于创建使用自适应梯度算法(adagrad)的 tf.AdagradOptimizer。

用法:

tf.train.adagrad(learningRate).

参数：

learningRate:它指定了自适应梯度下降算法将使用的学习率。
initialAccumulatorValue:它指定累加器的初始值。它必须是积极的。

返回值：它返回一个 tf.adagradOptimizer。

范例1：通过学习系数 x, y 拟合函数 f = (x + y)。

Javascript


// importing tensorflow
import tensorflow as tf
  
const xs = tf.tensor1d([0, 1, 2]);
const ys = tf.tensor1d([1.3, 2.5, 3.7]);
  
const x = tf.scalar(Math.random()).variable();
const y = tf.scalar(Math.random()).variable();
  
// Define a function f(x, y) = x + y.
const f = x => x.add(y);
const loss = (pred, label) => 
    pred.sub(label).square().mean();
  
const learningRate = 0.05;
  
// Create adagrad optimizer
const optimizer = 
  tf.train.adagrad(learningRate);
  
// Train the model.
for (let i = 0; i < 5; i++) {
   optimizer.minimize(() => loss(f(xs), ys));
}
  
// Make predictions.
console.log(
`x:${x.dataSync()}, y:${y.dataSync()}`);
const preds = f(xs).dataSync();
preds.forEach((pred, i) => {
console.log(`x:${i}, pred:${pred}`);
});

输出

x:0.8561810255050659, y:0.6922483444213867
x:0, pred:0.6922483444213867
x:1, pred:1.6922483444213867
x:2, pred:2.6922483444213867

范例2：通过学习系数 a、b、c 来拟合二次函数。

Javascript


// importing tensorflow
import tensorflow as tf
  
const xs = tf.tensor1d([0, 1, 2, 3]);
const ys = tf.tensor1d([1.1, 5.9, 16.8, 33.9]);
  
const a = tf.scalar(Math.random()).variable();
const b = tf.scalar(Math.random()).variable();
const c = tf.scalar(Math.random()).variable();
  
const f = x => a.mul(
  x.square()).add(b.mul(x)).add(c);
const loss = (pred, label) => 
         pred.sub(label).square().mean();
  
const learningRate = 0.01;
const optimizer = 
      tf.train.adagrad(learningRate);
  
// Train the model.
for (let i = 0; i < 10; i++) {
   optimizer.minimize(() => loss(f(xs), ys));
}
  
// Make predictions.
console.log(
`a:${a.dataSync()}, b:${b.dataSync()}, c:${c.dataSync()}`);
const preds = f(xs).dataSync();
preds.forEach((pred, i) => {
   console.log(`x:${i}, pred:${pred}`);
});

输出

a:0.3611285388469696, 
b:0.6980878114700317, 
c:0.8787991404533386
x:0, pred:0.8787991404533386
x:1, pred:1.9380154609680176
x:2, pred:3.7194888591766357
x:3, pred:6.223219394683838

参考： https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#train.adagrad

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自abhinavjain194大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.train.adagrad() Function。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。