标签:loss DECAY -- lr tensorflow2.0 epoch LR tf 反向
# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32)) epoch = 40 LR_BASE = 0.2 LR_DECAY = 0.99 LR_STEP = 1 for epoch in range(epoch): lr = LR_BASE * LR_DECAY ** (epoch / LR_STEP) with tf.GradientTape() as tape: loss = tf.square(w + 1) grads = tape.gradient(loss, w) w.assign_sub(lr * grads) print("After %s epoch,w is %f,loss is %f,lr is %f" % (epoch, w.numpy(), loss, lr))
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