在下面的神经网络训练的 Keras 和 Tensorflow 实现中，keras 实现中的 model.train_on_batch([x], [y]) 与 sess 有何不同。 run([train_optimizer, cross_entropy, accuracy_op], feed_dict=feed_dict) 在 Tensorflow 实现中？特别是:这两行如何导致训练中的不同计算？:
keras_version.py
input_x = Input(shape=input_shape, name="x")
c = Dense(num_classes, activation="softmax")(input_x)
model = Model([input_x], [c])
opt = Adam(lr)
model.compile(loss=['categorical_crossentropy'], optimizer=opt)
nb_batchs = int(len(x_train)/batch_size)
for epoch in range(epochs):
loss = 0.0
for batch in range(nb_batchs):
x = x_train[batch*batch_size:(batch+1)*batch_size]
y = y_train[batch*batch_size:(batch+1)*batch_size]
loss_batch, acc_batch = model.train_on_batch([x], [y])
loss += loss_batch
print(epoch, loss / nb_batchs)
tensorflow_version.py
input_x = Input(shape=input_shape, name="x")
c = Dense(num_classes)(input_x)
input_y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name="label")
cross_entropy = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=input_y, logits=c, name="xentropy"),
name="xentropy_mean"
)
train_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cross_entropy)
nb_batchs = int(len(x_train)/batch_size)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(epochs):
loss = 0.0
acc = 0.0
for batch in range(nb_batchs):
x = x_train[batch*batch_size:(batch+1)*batch_size]
y = y_train[batch*batch_size:(batch+1)*batch_size]
feed_dict = {input_x: x,
input_y: y}
_, loss_batch = sess.run([train_optimizer, cross_entropy], feed_dict=feed_dict)
loss += loss_batch
print(epoch, loss / nb_batchs)
注意:此问题遵循 Same (?) model converges in Keras but not in Tensorflow ，这被认为过于宽泛，但我在其中准确说明了为什么我认为这两个陈述在某种程度上不同并导致不同的计算。
最佳答案
是的，结果可能不同。如果您事先了解以下内容，结果就不足为奇了:
cross-entropy 在 Tensorflow 和 Keras 中的实现是不同的。 Tensorflow 将 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的输入假定为原始非标准化 logits，而 Keras 将输入作为概率接受优化器的实现是不同的。关于python - keras 的 Model.train_on_batch 和 tensorflow 的 Session.run([train_optimizer]) 有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53396147/
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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