控制神经网络训练过程的关键：利用tensorflow.python.training.optimizerOptimizer()实现控制

控制神经网络训练过程的关键之一是优化器的选择和参数调整。TensorFlow提供了一个优化器类Optimizer()，它是一个基类，具有一些常见优化算法的实现，如梯度下降、自适应矩估计优化算法(Adam)等以及其它一些高级优化算法。

在神经网络训练过程中，我们通常要定义一个损失函数，然后根据这个损失函数计算网络参数的梯度，并使用梯度来更新网络参数。优化器的作用就是根据不同的优化算法来更新网络参数。

下面以梯度下降算法为例，展示如何使用tensorflow.python.training.optimizerOptimizer()进行网络参数的训练过程控制。

1.导入所需的库

import tensorflow as tf

2.定义输入数据和网络结构

input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))

biases = tf.Variable(tf.zeros([10]))

logits = tf.matmul(input_data, weights) + biases

predictions = tf.nn.softmax(logits)

3.定义损失函数和优化器

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

4.加载数据集并进行训练

mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")

train_data = mnist.train.images

train_labels = mnist.train.labels

with tf.Session() as sess:

    # 初始化全部变量

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 进行训练

    for i in range(1000):

        _, current_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={input_data: train_data, labels: train_labels})

        if (i+1) % 100 == 0:

            print("Step {}: loss = {}".format(i+1, current_loss))

            

在上述代码中，我们首先导入了TensorFlow库，然后定义了输入数据和网络结构。接下来，我们使用tf.train.GradientDescentOptimizer优化器来进行梯度下降算法的优化，并定义了损失函数和优化器。最后，使用tf.Session()加载数据集并进行训练。

在训练过程中，我们使用sess.run()方法来运行优化器和损失函数，通过feed_dict参数传入训练数据。通过迭代训练1000轮，每100轮打印出当前的损失值。这样就完成了对神经网络训练过程的控制。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能会对网络参数进行更多的调整，例如学习率的调整、使用正则化等方法来改善网络的性能。这些调整会直接影响到优化器的使用方式和调用方法。

总结起来，通过使用tensorflow.python.training.optimizerOptimizer()，我们可以根据不同的优化算法来控制神经网络的训练过程。这对于提高神经网络的性能和精度非常重要。