为什么Go中的TensorFlow找不到优化器为python?

我是 Go </ code>中 TensorFlow </ code>的新手。 / p>

在我的第一个训练演示中有一些疑问。 我只是在Go的 wrappers.go </ code>中找到了一个优化程序。 </ p>

但是我学习了python的演示,它们具有服务器优化器。 像</ p>

  GradientDescentOptimizer 
AdagradOptimizer
AdagradDAOptimizer
MomentumOptimizer
AdamOptimizer
FtrlOptimizer
RMSPropOptimizer
</ code> </ pre>

类似的func前缀 像 ResourceApply ...
GradientDescent
Adagrad
AdagradDA
Momentum
Adam
Ftrl
RMSProp </ code>。</ p>

,它们返回一个选项 我不知道他们的目的是什么。 我找不到它们与优化器的关系。</ p>

以及如何通过 TensorFlow </ code>在 Go </ code>中进行火车训练。</ p >

我应该像 Go </ code>中的python的 tf.Variable </ code>一样使用什么?</ p>
</ div>

展开原文

原文

I am a newbie of TensorFlow in Go.

There are some doubts during my first traing demo. I just find one optimizer in Go's wrappers.go.

But i learn the demos of python,they has serveral optimizers. Like

GradientDescentOptimizer
AdagradOptimizer
AdagradDAOptimizer
MomentumOptimizer
AdamOptimizer
FtrlOptimizer
RMSPropOptimizer

The similar prefix of func like ResourceApply... GradientDescent Adagrad AdagradDA Momentum Adam Ftrl RMSProp.

And they return a option.I don't know what are their purpose. I cant find the relation of them and optimizer.

And how can i make a train in Go by TensorFlow.

What should I should use like python's tf.Variable in Go?

1个回答



不能</ strong>使用Go训练Tensorflow模型。</ p>

您唯一可以做的就是加载预训练的模型并将其用于推理。 </ p>

您不能这样做,因为Go实现缺乏 Variable </ code>支持,因此目前无法训练任何内容。</ p>
</ div >

展开原文

原文

You can't train a Tensorflow model using Go.

The only thing you can do is load a pre-trained model and use it for the inference.

You can't because the Go implementation lacks the Variable support, therefore it's impossible to train anything at the moment.

duanlv1366
duanlv1366 好的,谢谢。我会的。
接近 3 年之前 回复
dongy44342
dongy44342 使用tensorflow和python。 tensorflow手册是一个很好的起点。 对于更理论的方法,只要看一些关于ML的大学课程,您就可以了
接近 3 年之前 回复
dpl9717
dpl9717 哦,这真是巧合!感谢您的帮助。现在,我已经改变了学习神经网络的另一框架。您有一些有用的资源可以给我建议吗?
接近 3 年之前 回复
duanhong1985
duanhong1985 是的,我也在我的文章中写了它(我是galeone,这几天你发给我的邮件):请仔细阅读!
接近 3 年之前 回复
dongzhimin2231
dongzhimin2231 真的吗?我的天哪。谢谢您的帮助。
接近 3 年之前 回复
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