如何在Python中使用MOVING_AVERAGE_DECAY计算移动平均值

在Python中，可以使用tensorflow库中的tf.train.ExponentialMovingAverage类来计算移动平均值。tf.train.ExponentialMovingAverage类使用MOVING_AVERAGE_DECAY参数来指定衰减率。

下面是一个使用MOVING_AVERAGE_DECAY计算移动平均值的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个变量用于计算移动平均值
v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name='v')

# 在没有声明滑动平均模型时只有一个变量v，所以下面的语句只会输出 v:0
for variables in tf.global_variables():
    print(variables.name)

# 定义一个滑动平均的类，初始化时给定了滑动平均衰减率0.99和控制衰减率的变量step
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, num_updates=10000)

# 定义一个更新变量滑动平均的操作（apply方法），这里需要给定一个列表，每次执行这个操作时，这个列表中的变量都会被更新
maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables())

# 再次输出变量
for variables in tf.global_variables():
    print(variables.name)

# 创建一个会话，初始化所有变量
with tf.Session()  as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)

    # 更新变量v的值到5
    sess.run(tf.assign(v, 5))

    # 更新v的滑动平均值
    sess.run(maintain_averages_op)

    # 查看滑动平均的值，输出为 v/ExponentialMovingAverage:0
    print(sess.run([v, ema.average(v)]))  

    # 更新v的值为10
    sess.run(tf.assign(v, 10))

    # 更新v的滑动平均值
    sess.run(maintain_averages_op)

    # 输出为 [10.0, 4.5559997]，其中4.5559997是v的滑动平均值
    print(sess.run([v, ema.average(v)]))

    # 再次更新
    sess.run(maintain_averages_op)

    # 输出为 [10.0, 4.5559997]
    print(sess.run([v, ema.average(v)]))

在这个例子中，我们首先定义了一个变量v，并创建了一个ExponentialMovingAverage类对象ema，将MOVING_AVERAGE_DECAY参数设为0.99，并设置了控制衰减率的变量step为10000。

然后，我们定义了一个操作maintain_averages_op，该操作用于更新所有变量的滑动平均值。接下来，我们使用Session对象计算滑动平均值。

首先，我们将变量v的值设置为5，并通过sess.run(maintain_averages_op)操作更新其滑动平均值。然后，我们输出变量v的值和其滑动平均值，结果为[5.0, 5.0]。

然后，我们将变量v的值设置为10，并再次通过sess.run(maintain_averages_op)操作更新其滑动平均值。再次输出变量v的值和其滑动平均值，结果为[10.0, 4.5559997]。

最后，我们通过再次执行sess.run(maintain_averages_op)操作来更新变量的滑动平均值，并输出变量v的值和其滑动平均值，结果还是[10.0, 4.5559997]。

这样，我们就成功使用MOVING_AVERAGE_DECAY计算了移动平均值。