我一直在尝试TensorFlow v2 beta版,并且在尝试使用tf.keras模型。
当我编译模型并选择优化器为字符串'adam'
时,模型可以正常训练:
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')model.fit(x, y)
但是当我尝试使用默认优化器tf.keras.optimizers.Adam()
时,模型无法训练,并且在每次迭代中输出nan
损失值。
adam = tf.keras.optimizers.Adam()model.compile(optimizer=adam, loss='categorical_crossentropy')model.fit(x, y)
字符串'adam'
不应该是默认的Adam优化器吗?还是我遗漏了什么?我尝试了几种超参数设置(learning_rate
、beta_1
、beta_2
等),但似乎都没有效果。这是一个大问题,因为我可能并不总是想使用默认的超参数。
谁能解释这种行为?
回答:
经过一番挖掘,似乎当你输入字符串'adam'
时,它会调用另一个adam,即adam_v2。
这可以在这里找到。
from tensorflow.python.keras.optimizer_v2.adam import Adamadam = Adam()model.compile(optimizer=adam, loss='categorical_crossentropy')model.fit(x, y)