global_step經常在滑動平均，學習速率變化的時候需要用到，這個參數在tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_steps)里面有，系統會自動更新這個參數的值，從1開始。

例如：

[python]?view plain?copy

import?tensorflow?as?tf;????

import?numpy?as?np;????

import?matplotlib.pyplot?as?plt;????

??

x?=?tf.placeholder(tf.float32,?shape=[None,?1],?name='x')??

y?=?tf.placeholder(tf.float32,?shape=[None,?1],?name='y')??

w?=?tf.Variable(tf.constant(0.0))??

??

global_steps?=?tf.Variable(0,?trainable=False)??

learning_rate?=?tf.train.exponential_decay(0.1,?global_steps,?10,?2,?staircase=False)??

loss?=?tf.pow(w*x-y,?2)??

??

train_step?=?tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss,?global_step=global_steps)??

??

with?tf.Session()?as?sess:??

????sess.run(tf.initialize_all_variables())??

????for?i?in?range(10):??

????????sess.run(train_step,?feed_dict={x:np.linspace(1,2,10).reshape([10,1]),??

????????????y:np.linspace(1,2,10).reshape([10,1])})??

????????print?sess.run(learning_rate)??

????????print?sess.run(global_steps)??

輸出：

0.107177
1
0.11487
2
0.123114
3
0.131951
4
0.141421
5
0.151572
6
0.16245
7
0.17411
8
0.186607
9
0.2
10

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow中的关键字global_step使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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