与tensorflow优化器等价的Keras

似乎您要翻译的TensorFlow代码使用的是高级API TF learn。

默认情况下,TF learn中的动量对象初始化为以下值:

def __init__(self, learning_rate=0.001, momentum=0.9, lr_decay=0.,
             decay_step=100, staircase=False, use_locking=False,
             name="Momentum"):

github repo 更多信息。

要将其翻译成Keras,我将使用:

#define all your layers in the network variable
momentum = keras.optimizers.SGD(lr=0.001, momentum=0.9, decay=0., nesterov=False)
network.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=momentum)

看看路边石 docs 在优化器上。

有两个选项:在编译模型时按名称定义优化器,在这种情况下,将应用默认选项:

model.compile(loss=..., optimizer='sgd')

或者单独实例化优化器对象并在将其传递给 model.compile() :

from keras import optimizers
optimizer = optimizers.SGD(lr=..., momentum=...) # specify options such as momentum here
model.compile(loss=..., optimizer=optimizer)