TensorFlow—计算梯度与控制梯度 : tf.gradients和compute_gradients和apply_gradients和clip_by_global_norm控制梯度

TensorFlow的梯度

我们知道训练神经网络有一个很重要的就是反向传播更新参数，如果没有经历过2015-2017年的神经网络的研究生，这一步听陌生的，但是不重要，我们知道TensorFlow给我们API怎么用就行了。

对于反向传播这一步，我们常见的代码是如下：

# 损失计算,也就是优化对象
loss = tf.nn..............

# 反向传播
# 定义优化器,学习率定义1.0
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1.0)
# 定义优化对象，对象loss,计算当前step,并且计算一次就+1
optimizer.minimize(loss ,global_step=global_step)

1. 计算与更新（梯度）

其中minimize包含了两个操作：

1. 获得变量的梯度。
2. 用梯度更新变量

其中主要计算过程是:

def minimize(self, loss, global_step=None, var_list=None, name=None):
	grads_and_vars = self.compute_gradients(loss, var_list=var_list)
    ..............................
    .......中间这些不重要...........
    ..............................
    return self.apply_gradients(grads_and_vars,global_step=global_step, name=name)

这里有两个重要的代码段落，一定要弄清楚。

1. grads_and_vars = self.compute_gradients(loss, var_list=var_list)

这一段和名字意思一样 : 将梯度和变量打包
可以知道做了两件事：1.计算梯度。2.打包梯度和变量。
参数解释：loss就是我们上面说到的损失值，其实就是我们计算得到的loss；var_list是我们要计算梯度的变量，其实就是计算图中所有的参数。

该函数等价于下面的代码下面常用于个人写代码：

# 等同于上面的var_list，其实就是所有的变量
trainable_variables = tf.trainable_variables()
# 获取损失值对各个变量的偏导数之和，即梯度,大小len(input_data)
grads = tf.gradients(cost/tf.to_float(batch_size), trainable_variables)
# 这里一般约束梯度，避免梯度爆炸，也可以不写。
grads, _ = tf.clip_by_global_norm(grads, MAX_GRAD_NORM)
# 打包梯度和变量的,结构是元组（grads, 参数值）
'''这个可以看下面例子'''
grads_and_vars = zip(grads, trainable_variables)

而上述的代码，其实就是我们常用写法，因为这样拆解出来更灵活。关于tf.gradients()可以看这个文章关于tf.gradients
看不明白compute_gradients()，可以举个例子如下：

x1 = tf.Variable(initial_value=[2.,3.], dtype='float32')
w = tf.Variable(initial_value=[[3.,4.],[1.,2.],[2.5,4.1]], dtype='float32')
b = tf.Variable(initial_value=1., dtype='float32')
# 这里简化了wx+b,不然定义w会好麻烦
y = x1*w+b
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)
grad = opt.compute_gradients(y, [w])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(grad))
# 输出
[(array([[2., 3.],
       [2., 3.],
       [2., 3.]], dtype=float32), array([[3. , 4. ],
       [1. , 2. ],
       [2.5, 4.1]], dtype=float32))]
''' grads ---> array([[2., 3.], [2., 3.], [2., 3.]], dtype=float32) 大小len(w) varias---> array([[3. , 4. ], [1. , 2. ], [2.5, 4.1]], dtype=float32) 变量w '''
这个例子，大家可以试试对x1求梯度大小，结果是不一样的

1.2 apply_gradients(grads_and_vars,global_step, name)

这个函数主要是应用梯度下降到变量上，用于更新变量
将compute_gradients()返回的值作为输入参数对variable进行更新
参数解释:grads_and_vars这就是compute_gradients(loss, var_list)计算得到梯度，代表了各个变量的偏导数 ；global_step就是从全局中获得的step ； name一般是minimize优化时候定义的名字，默认是None

2.约束梯度大小防止爆炸

tf.clip_by_value和tf.clip_by_norm和clip_by_global_norm都可以。不做累述。