TensorFlow训练实用工具之training_util详解

TensorFlow提供了一系列实用工具来帮助我们训练和管理模型，其中之一就是training_util模块。training_util模块包含了一些有用的函数和类，可以帮助我们更方便地进行模型训练。

首先，我们来看一下training_util提供的函数：

1. get_global_step函数：

这个函数用于获取全局步数，即当前模型训练的总共步数。在TensorFlow中，我们可以使用tf.Variable来表示模型的全局步数，通过调用tf.train.get_or_create_global_step函数来获取。get_global_step就是用来获取这个全局步数的函数。

例子：

   global_step = tf.train.get_global_step()
   

2. create_global_step函数：

这个函数用于创建全局步数变量。通常在训练模型时，我们会使用一个变量来表示当前的训练步数，方便统计模型的训练进度。create_global_step函数就是用来创建这个全局步数变量的。

例子：

   global_step = tf.train.create_global_step()
   

3. get_or_create_global_step函数：

这个函数可以帮助我们获取或创建全局步数变量。如果变量已经存在，则返回该变量；如果变量不存在，则创建一个新的全局步数变量。这个函数通常与get_global_step函数一起使用。

例子：

   global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
   

接下来，我们来看一下training_util提供的一个重要的类：

MovingAverageVariables类：

这个类用于实现模型参数的滑动平均操作。滑动平均是一种常用的模型参数优化方法，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。MovingAverageVariables类实例化时需要传入一个decay参数，用于控制滑动平均的速度。

MovingAverageVariables类一般是在模型训练的过程中使用的，它可以根据训练的总步数和decay参数来计算当前的滑动平均值，并将其应用到模型的参数中。

例子：

   variables_to_average = tf.trainable_variables()

   # 创建一个MovingAverageVariables对象，decay参数设为0.9
   variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.9)

   # 在模型训练的过程中更新滑动平均值
   variable_averages_op = variable_averages.apply(variables_to_average)
   
   # 在模型的训练过程中，通过variable_averages.average函数来获取滑动平均值
   average_variables = variable_averages.average(variables_to_average)
   

这些函数和类是TensorFlow中training_util模块提供的一些比较常用的实用工具。通过使用这些工具，我们可以更便捷地进行模型的训练和管理。