Python tf.compat.v1.train.piecewise_constant用法及代碼示例

邊界和區間值的分段常數。

用法

tf.compat.v1.train.piecewise_constant(
    x, boundaries, values, name=None
)

參數

x 一個 0-D 標量 Tensor 。必須是以下類型之一：float32 , float64 , uint8 , int8 , int16 , int32 , int64。
boundaries Tensor s 或 int s 或 float s 的列表具有嚴格增加的條目，並且所有元素具有與 x 相同的類型。
values Tensor 或 float 或 int 的列表，指定由 boundaries 定義的間隔的值。它應該比 boundaries 多一個元素，並且所有元素都應該具有相同的類型。
name 一個字符串。操作的可選名稱。默認為'PiecewiseConstant'。

一個 0-D 張量。它的值為 values[0] 當 x <= boundaries[0] , values[1] 當 x > boundaries[0] 和 x <= boundaries[1] ，...，和 values[-1] 當 x > boundaries[-1] 。

拋出

ValueError 如果x和boundaries的類型不匹配，或者所有values的類型不匹配或者列表中的元素數量不匹配。

示例：前 100001 步使用 1.0，接下來 10000 步使用 0.5，任何其他步驟使用 0.1 的學習率。

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
boundaries = [100000, 110000]
values = [1.0, 0.5, 0.1]
learning_rate = tf.compat.v1.train.piecewise_constant(global_step, boundaries,
values)

# Later, whenever we perform an optimization step, we increment global_step.

eager模式兼容性

當啟用即刻執行時，此函數返回一個函數，該函數又返回衰減的學習率張量。這對於在優化器函數的不同調用中更改學習率值很有用。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.train.piecewise_constant。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。