TensorFlow.js tf.train.Optimizer 类

tf.train.Optimizer 是 TensorFlow.js 库中的一个类，用于优化机器学习模型中的参数。在进行反向传播算法时，优化器可以自动计算梯度并将其应用于模型的参数，以达到最小化损失函数的效果。TensorFlow.js 支持多种不同类型的优化器，可以根据具体应用场景选择最适合的优化器。

使用优化器进行训练

为了使用优化器进行训练，首先需要定义一个损失函数。假设我们的模型需要将输入数据 $x$ 映射到输出数据 $y$，则我们可以使用以下代码来定义一个简单的线性模型并计算它的均方误差（MSE）损失：

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({ inputShape: [1], units: 1 })
  ]
});

const optimizer = tf.train.sgd(0.1);

model.compile({
  optimizer: optimizer,
  loss: 'meanSquaredError'
});

const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[1], [3], [5], [7]], [4, 1]);

model.fit(xs, ys, {
  epochs: 10
});

在上面的代码中，我们使用 tf.sequential 方法创建了一个包含一个全连接层的简单的线性模型。我们使用 tf.train.sgd 方法创建了一个随机梯度下降（SGD）优化器，并将其作为参数传递给了 compile 方法。我们还指定了 meanSquaredError 损失函数。然后，我们使用 fit 方法对模型进行了拟合，该方法会自动计算梯度并应用于模型的参数，以最小化损失函数。

支持的优化器

TensorFlow.js 支持以下类型的优化器：

• 随机梯度下降法（tf.train.sgd）
• 动量优化法（tf.train.momentum）
• Adagrad 优化法（tf.train.adagrad）
• Adadelta 优化法（tf.train.adadelta）
• Adam 优化法（tf.train.adam）
• Adamax 优化法（tf.train.adamax）
• RMSProp 优化法（tf.train.rmsprop）

每种类型的优化器具有不同的参数设置，您可以根据具体的应用场景选择最适合的优化器。

使用自定义优化器

如果 TensorFlow.js 提供的优化器无法满足您的需求，您可以使用自定义优化器。为此，您需要创建一个继承自 tf.train.Optimizer 的 JavaScript 类，并实现 applyGradients 方法。例如，以下代码定义了一个简单的自定义优化器，它将每个梯度乘以 $0.5$：

class CustomOptimizer extends tf.train.Optimizer {
  constructor(learningRate) {
    super();
    this.learningRate = learningRate;
  }

  applyGradients(variableGradients) {
    for (const variableName in variableGradients) {
      const gradient = variableGradients[variableName];
      const variable = tf.getNamedVariable(variableName);

      tf.tidy(() => {
        const newValue = variable.sub(gradient.mul(this.learningRate * 0.5));
        variable.assign(newValue);
      });
    }
  }
}

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({ inputShape: [1], units: 1 })
  ]
});

const optimizer = new CustomOptimizer(0.1);

model.compile({
  optimizer: optimizer,
  loss: 'meanSquaredError'
});

const xs = tf.tensor2d([[1], [2], [3], [4]], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([[1], [3], [5], [7]], [4, 1]);

model.fit(xs, ys, {
  epochs: 10
});

在上面的代码中，我们创建了一个名为 CustomOptimizer 的 JavaScript 类，它继承自 tf.train.Optimizer。我们实现了 applyGradients 方法，它将每个梯度乘以 $0.5$。然后，我们使用这个自定义优化器对模型进行了拟合，该优化器会自动计算梯度并应用于模型的参数，以最小化损失函数。