Tensorflow.js tf.train.Optimizer 类 .applyGradients() 方法

在使用TensorFlow.js进行训练时，我们经常需要使用优化器来对模型参数进行更新。TensorFlow.js提供了优化器类来实现这一功能。其中，tf.train.Optimizer类是一个基本的优化器类，它包含了许多常见的优化算法。

tf.train.Optimizer类的applyGradients()方法是其中一个最重要的方法，它用于应用梯度更新到变量。

语法

applyGradients(variableGradients: tf.NamedTensorMap): void

其中，variableGradients是一个命名张量映射（JSON对象），其中键是变量名称，值是对应的梯度张量。

参数

applyGradients()方法接受一个命名张量映射（variableGradients），其中包含每个变量名称与相应的梯度张量。例如，下面的代码创建了一个张量映射，其中包含两个键值对，分别是"weights"和"bias"，它们对应了两个变量的梯度张量：

const variableGradients = {
  'weights': gradients[0],
  'bias': gradients[1]
};

示例

在下面的示例中，我们将使用applyGradients()方法来更新一个简单的线性回归模型的权重和偏置。

// 定义模型参数
const a = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const b = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));
const c = tf.variable(tf.scalar(Math.random()));

// 定义模型
const predict = (x: tf.Tensor): tf.Tensor => {
  return tf.tidy(() => {
    return tf.add(tf.add(tf.mul(a, x.pow(tf.scalar(2))), tf.mul(b, x)), c);
  });
};

// 定义损失函数和优化器
const loss = (predictions: tf.Tensor, labels: tf.Tensor): tf.Scalar =>
  tf.losses.meanSquaredError(labels, predictions);
const learningRate = 0.5;
const optimizer = tf.train.sgd(learningRate);

// 生成假数据
const trueCoefficients = {a: 1, b: 2, c: 1};
const xs = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4]);
const ys = tf.tensor1d(xs.dataSync().map(x => {
  return trueCoefficients.a*x*x + trueCoefficients.b*x + trueCoefficients.c + Math.random() * 0.4 - 0.2;
}));

// 训练模型
const train = () => {
  optimizer.minimize(() => {
    const preds = predict(xs);
    return loss(preds, ys);
  }, false, [a, b, c]);

  console.log(`a: ${a.dataSync()}, b: ${b.dataSync()}, c: ${c.dataSync()}`);
};

// 循环训练20次
for (let i = 0; i < 20; i++) {
  train();
}

在上面的例子中，我们先定义了一个简单的线性模型：

const predict = (x: tf.Tensor): tf.Tensor => {
  return tf.tidy(() => {
    return tf.add(tf.add(tf.mul(a, x.pow(tf.scalar(2))), tf.mul(b, x)), c);
  });
};

其中，a、b、c是待训练的三个变量（参数），x是输入值。

接着，我们定义了损失函数和优化器：

const loss = (predictions: tf.Tensor, labels: tf.Tensor): tf.Scalar =>
  tf.losses.meanSquaredError(labels, predictions);

const learningRate = 0.5;
const optimizer = tf.train.sgd(learningRate);

其中，我们使用均方误差（mean-squared error，MSE）作为损失函数，优化器使用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）。

然后，我们使用optimizer.minimize()方法来进行模型训练，它接受一个损失函数和待训练的变量列表。在该方法内部，applyGradients()方法被用于对每个变量的梯度做出更新。

最后，我们输出训练结果：

console.log(`a: ${a.dataSync()}, b: ${b.dataSync()}, c: ${c.dataSync()}`);

运行上述代码，可以看到最终输出的a、b、c值已经趋近于1、2、1了，这说明我们的模型训练成功了。

总结

applyGradients()方法是tf.train.Optimizer类中最核心的方法之一，它被用于更新变量的梯度。在使用TensorFlow.js进行训练时，我们经常需要使用这个方法来更新模型参数。