详解TensorFlow的 tf.train.AdamOptimizer.minimize 函数：最小化损失函数

TensorFlow的tf.train.AdamOptimizer.minimize函数

tf.train.AdamOptimizer.minimize是TensorFlow里面的一个优化器，它可以用来训练神经网络模型。

该函数的作用是通过对模型的损失函数进行优化，不断调整模型中的参数使得模型对训练数据的拟合能力更强，提高模型的泛化能力，从而提高模型的准确率。

它的使用方法通常分为两步：

• 定义损失函数
• 调用minimize进行优化

使用方法

1. 定义损失函数

在使用tf.train.AdamOptimizer.minimize函数之前，我们需要先定义一个损失函数，常用的损失函数包括均方误差、交叉熵等等。

以下是使用交叉熵作为损失函数的示例代码：

# labels代表实际值，logits代表预测值
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)

其中，y_是训练图像的实际标签，y_conv是模型的预测输出。

2. 调用minimize函数进行优化

定义好损失函数之后，我们就可以使用tf.train.AdamOptimizer.minimize函数进行优化了，它的基本语法如下：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

其中，learning_rate代表学习率，是控制模型参数更新幅度的一个超参数，需要手动调整。

下面是一个使用tf.train.AdamOptimizer.minimize函数进行优化的示例代码：

train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

这里使用的是Adam优化器，学习率为0.0001，损失函数为交叉熵。

示例

1. MNIST手写数字分类

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义输入输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义网络结构
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

# 定义会话并初始化
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

# 训练模型
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

2. CIFAR-10图片分类

import numpy as np
import tensorflow as tf
import cifar10_input

# 加载数据集
cifar10_input.maybe_download_and_extract()
train_images, train_labels = cifar10_input.inputs(
    eval_data=False, data_dir='cifar-10-batches-py', batch_size=100)

# 定义输入输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 24*24*3])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义网络结构
W = tf.Variable(tf.zeros([24*24*3, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

# 定义会话并初始化
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

# 训练模型
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = sess.run([train_images, train_labels])
    batch_xs = batch_xs.reshape(-1, 24*24*3)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型
test_images, test_labels = cifar10_input.inputs(
    eval_data=True, data_dir='cifar-10-batches-py', batch_size=100)
test_images = test_images.reshape(-1, 24*24*3)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_images, y_: test_labels}))