我在使用TensorFlow实现一些基本的机器学习代码。我想问一下，有没有人能简短地解释一下在以下函数中步长和学习率的含义以及它们之间的区别。

我使用了tf.train.GradientDescentOptimizer()来设置参数学习率，并使用linear_regressor.train()来设置步数。我已经查看了tensorflow.org上这些函数的文档，但仍然没有完全理解这些参数的含义。

谢谢，如果有更多信息我可以提供，请告诉我。

回答：

在随机梯度下降（SGD）中，你计算一个批次的梯度，并根据学习率lr定义的量沿该梯度的方向移动参数：

params=old_params - lr* grad 

其中grad是损失相对于参数的梯度。

在TensorFlow或类似库中，step通常仅表示每个epoch中此类更新的次数。所以如果你设置step=1000和lr=0.5，你将在每个epoch中使用lr=0.5调用上述伪代码1000次。