TensorFlow 滑动平均的示例代码

滑动平均是一种常用的模型参数平滑技术，可以在模型训练过程中平滑模型参数，提高模型的泛化能力。本文将详细讲解TensorFlow中滑动平均的实现方法，并提供两个示例说明。

示例1：使用滑动平均提高MNIST模型的泛化能力

以下是使用滑动平均提高MNIST模型的泛化能力的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 导入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 定义滑动平均
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.9)
ema_op = ema.apply(model.trainable_variables)

# 训练模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 应用滑动平均
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    for epoch in range(5):
        for i in range(len(x_train)):
            x, y = x_train[i:i+1], y_train[i:i+1]
            _, _ = sess.run([model.train_op, ema_op], feed_dict={model.inputs:x, model.targets:y})
    accuracy = sess.run(model.accuracy, feed_dict={model.inputs:x_test, model.targets:y_test})
    print("Accuracy with EMA: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在这个示例中，我们首先使用mnist.load_data()方法导入了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。接着，我们定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型。在训练模型时，我们使用tf.train.ExponentialMovingAverage()方法定义了一个滑动平均对象，并使用ema.apply()方法将模型参数应用到滑动平均中。最后，我们使用sess.run()方法运行ema_op将模型参数应用到滑动平均中，并在测试集上计算模型的准确率。

示例2：使用滑动平均提高CIFAR-10模型的泛化能力

以下是使用滑动平均提高CIFAR-10模型的泛化能力的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 导入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 定义滑动平均
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.9)
ema_op = ema.apply(model.trainable_variables)

# 训练模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 应用滑动平均
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    for epoch in range(10):
        for i in range(len(x_train)):
            x, y = x_train[i:i+1], y_train[i:i+1]
            _, _ = sess.run([model.train_op, ema_op], feed_dict={model.inputs:x, model.targets:y})
    accuracy = sess.run(model.accuracy, feed_dict={model.inputs:x_test, model.targets:y_test})
    print("Accuracy with EMA: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在这个示例中，我们首先使用cifar10.load_data()方法导入了CIFAR-10数据集，并将像素值归一化到0到1之间。接着，我们定义了一个包含三个卷积层和两个全连接层的神经网络模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型。在训练模型时，我们使用tf.train.ExponentialMovingAverage()方法定义了一个滑动平均对象，并使用ema.apply()方法将模型参数应用到滑动平均中。最后，我们使用sess.run()方法运行ema_op将模型参数应用到滑动平均中，并在测试集上计算模型的准确率。