1回答
如果我想关于某个受约束的值优化一个函数，我可以找到一个无约束空间和受约束空间之间的双射映射，然后相对于无约束的值优化原始函数和双射映射的组合。
在不同的空间中进行优化是否会影响优化的性能或准确性？我的用例是使用TensorFlow概率的双射射器在GPflow中训练受约束的高斯过程模型超参数。
浏览 0提问于2020-05-25得票数 0
1回答
我正在尝试学习tensorflow优化，因为我主要用Matlab编写代码。-x(1))^2;A = [1,2];Aeq = [2,1];x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)
我想使用tensorflow实现上述优化。我遇到了，但它只解释了相等约束，而不是不平等。
浏览 2提问于2017-08-13得票数 0
1回答
validation_data=(x_test, y_test), epochs=2, verbose = 1, callbacks=[earlyStopping]) 我想知道，一旦我的神经网络已经训练好了，是否有办法解决这个约束优化问题有一个scipy优化，它可以为一般函数做这件事。对于神经网络，有没有办法做到这一点。请附上代码示例。
浏览 20提问于2019-09-16得票数 2
我想在我的损失函数中添加一个约束选项。此约束选项的定义需要numpy数组类型作为输入。因此，我不能将其定义为tensorflow中的图形节点的张量类型。如何在图中定义此部分，以便加入网络优化？
浏览 16提问于2018-12-21得票数 1
回答已采纳
假设我们的模型参数w有框约束(例如0< w_i < 1)。当我使用tf.optimizer (e.g.ADAMOptimizer)的子类进行优化时，如何在Tensorflow中实现投影梯度下降？
浏览 1提问于2019-01-14得票数 0
在和等GPflow的文献中，在使用随机变分推理技术训练GP模型的参数(长度、方差、诱导输入等)时，使用了TensorFlow中的Adam优化器，而对于变分参数，则使用了自然梯度优化器。，Adam优化器继承自tf.Module，由几个参数组成，包括长度比例和方差。我关心的是Adam优化器是在模型参数的无约束版本上工作，还是在有约束版本上工作。unconstrained_variable is model.trainable_variables[0]True
据我
浏览 18提问于2020-05-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我面临一个受约束、等式和不等式约束的数值优化问题。似乎所有东西都在tensorflow中完成这项任务，阅读文档(如 )。
虽然我错过了一个极小的工作例子。我已经做了广泛的谷歌搜索，但没有结果。
浏览 0提问于2019-01-28得票数 12
回答已采纳
我想知道使用参数化来消除简单的权重不等式是否有意义，例如，如果权重应该是w\geq 0，那么一个国家会在无约束集上训练\exp w。另外，如果\sum w_i=1可以参数化\frac{e^{w_i}}{\sum e^{w_i}}并在无约束集上进行优化。虽然解应该类似于在tensorflow中使用相应的约束，但我不知道它在数值上是否有区别，以及正确的方法是什么。我猜\exp的值可能会爆炸，并且会在数值上变得不稳定。
浏览 0提问于2022-06-15得票数 0
1回答
我正在尝试解决Tensorflow中的约束优化问题。你知道如何在我的损失函数中添加这样的约束吗？我使用的是L-BFGS优化器。 下面是我的损失函数的样子。
浏览 82提问于2020-07-17得票数 0
1回答
我正在使用Tensorflow Adam方法来优化一个随机函数，它(几乎)与神经网络无关，而是与概率推理有关。Adam能很好地找到代价函数的全局最优解，但是我的变量是有界的，Adam无法实现边界，因为它是一种无约束的优化方法。在我的例子中，我想保持所有变量都是正数。
浏览 0提问于2019-01-21得票数 1
import tensorflow as tfc2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=3, strides
浏览 4提问于2019-12-26得票数 0
回答已采纳
Amazon 声明，TensorFlow 2.3、Python3.7GPU优化后的内核在使用sagemaker笔记本实例时应该可用。但是当我使用ml.p2.xlarge (美国-西部-2) 时，我看不到TensorFlow 2.3Python3.7GPU优化内核
我是否需要启用一些特定的
浏览 1提问于2021-06-21得票数 0
我正在寻找类似于scipy.optimize中存在的l_bfgs_b或tnc方法。有没有人见过这些的实现？
浏览 1提问于2017-06-19得票数 2
我正在使用Tensorflow生成一组输入向量(X)到目标向量(Y)的转换矩阵。为了最小化转换后的输入和目标向量样本之间的误差，我使用了梯度下降算法。因此，问题是，是否可以给Tensorflow某种约束，使它试图收敛的矩阵保证是正交的？可以是一个参数，一个数学约束，一个特定的优化器，等等。我只需要确保算法收敛到一个有效的旋转矩阵。
浏览 1提问于2018-03-22得票数 1
问题当应用程序不兴奋的时候当应用程序每秒钟收到10个请求时(这远远超出了我们现在的用例)：当我在本地运行应用程序时没有任何问题，但是当我在云运行上部署它时会出现问题。我一直收到："OpenBLAS警告-无法确定这个系统上的L2缓存大小，假设256 k“消息，然后重新启动应用程序。这是一个问题，因为正如我所说的，应用程序需要3分钟才能重新启动，在此期间，请求需要很长时间才能得到处理。
我已经通过使用最
浏览 4提问于2020-12-18得票数 4
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
腾讯云开发者
