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TensorFlow.js 是一个强大的工具,可让您使用 JavaScript 执行机器学习。在本文中,我们将向您展示如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 使用 Adagrad 优化算法优化机器学习模型。
Adagrad 是一种非常适合训练深度神经网络的优化算法。它是一种基于梯度的算法,可以使学习率适应模型的各个参数。这是通过按与参数梯度平方和的平方根成反比的因子缩放学习率来完成的。
要将 Adagrad 与 TensorFlow.js 结合使用,您需要安装 TensorFlow.js Node.js 库。您可以使用以下命令执行此操作:
npm install @tensorflow/tfjs-node
安装库后,您可以创建一个新文件并使用以下代码要求库:
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
接下来,我们将创建一个简单的线性回归模型。我们将使用 tf.sequential
函数创建模型,使用 tf.layers.dense
函数创建密集层。密集层是每个节点都连接到前一层中的每个其他节点的层。
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] }));
创建模型后,我们需要对其进行编译。这是通过“tf.model.compile”函数完成的。我们需要指定损失函数和优化器。对于损失函数,我们将使用“tf.losses.meanSquaredError”。此损失函数用于回归问题。对于优化器,我们将使用“tf.train.adagrad”。
model.compile({
loss: tf.losses.meanSquaredError,
optimizer: tf.train.adagrad(0.1),
});
tf.train.adagrad
函数以学习率作为参数。这是 Adagrad 算法将使用的学习率。
现在我们已经编译了模型,我们可以训练它了。我们将使用“tf.model.fit”函数来训练模型。我们需要指定训练数据、轮数和批量大小。
const xs = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4]);
const ys = tf.tensor1d([1, 3, 5, 7]);
model.fit(xs, ys, {
epochs: 10,
batchSize: 4,
});
训练数据是包含输入值和输出值的 TensorFlow.js 张量。输入值是 x 值,输出值是 y 值。批量大小是每次训练迭代中使用的训练示例数。纪元数是训练算法将遍历训练数据的次数。
模型训练好后,我们可以用它来进行预测。我们将使用“tf.model.predict”函数进行预测。我们需要指定输入数据。
const xs = tf.tensor1d([5, 6, 7, 8]);
const ys = model.predict(xs);
输入数据是包含输入值的 TensorFlow.js 张量。 tf.model.predict
函数的输出是包含预测的 TensorFlow.js 张量。
在本文中,我们向您展示了如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 通过 Adagrad 优化算法优化机器学习模型。