深入学习TensorFlow中的training_util工具箱

training_util是TensorFlow中的一个工具箱，提供了一些方便的函数和类，可以帮助我们更好地进行训练。

首先，我们可以使用training_util中的函数可以计算和获取梯度。比如，我们可以使用gradients函数来计算某个张量相对于其他张量的梯度。以下是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.training import training_util

x = tf.Variable(2.0)
y = x ** 3
z = x ** 2

grads = training_util.gradients(y, x)
print(grads)

在上面的例子中，我们定义了一个变量x，并计算了它的平方z和立方y。然后，我们使用gradients函数计算了y对x的导数，并打印出结果。运行程序后，我们将会得到一个值为[12.0]的列表，这是y关于x的导数。

另外，training_util中还提供了一个非常有用的类MovingAverage，可以用来计算滑动平均数。以下是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.training import training_util

x = tf.Variable(1.0)
ema = training_util.MovingAverage(decay=0.9)

update_op = ema.apply([x])

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess.run(update_op)
print(sess.run(ema.average(x)))

在上面的例子中，我们定义了一个变量x和一个MovingAverage对象ema，并设置了衰减因子decay为0.9。然后，我们使用apply方法将变量x添加到滑动平均计算中，并获取了一个更新操作update_op。最后，我们通过运行update_op操作和使用average方法可以获取滑动平均数。运行程序后，我们将会得到一个值接近1.0的结果。

除了上述例子中的使用方式外，training_util还提供了许多其他有用的函数和类，比如：

- check_variables函数：可以用来检查某个变量是否在指定的集合中。

- get_or_create_global_step函数：可以用来获取或创建全局步数。

- get_global_step函数：可以用来获取全局步数。

- increment_global_step函数：可以用来增加全局步数。

- set_global_step函数：可以用来设置全局步数。

- assert_global_step函数：可以用来断言全局步数的值。

- SummaryWriterCache类：可以用来缓存SummaryWriter对象。

总的来说，training_util工具箱为我们提供了一些非常方便的函数和类，可以帮助我们更好地进行模型训练和优化。不过，在实际的使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的函数和类，并仔细阅读官方文档来了解其详细用法。