tensorflow优化器参数怎么调？手把手教你优化技巧

那天在家写代码，想搞个简单的猫狗识别模型，结果训练起来慢得要死，效果还差得很，老是误判。我就琢磨着，是不是TensorFlow里的优化器参数没调这玩意儿怎么调，别人都说能提升训练速度和精度，我就打算自己试一遍。

先从装TensorFlow开始

我打开电脑，装了个TensorFlow的最新版，这步倒简单，pip install搞定。但一开始跑模型训练，默认参数太菜了，学习率设得老高，模型蹦跶得像喝醉的蛤蟆，收敛不了。我就来劲了，决定从头调调参数。先选了个Adam优化器，因为它最常用，我看了下官方文档，没看懂那些专业术语，就瞎试。

我试着调学习率，一开始设0.001，太大了，训练起来像坐过山车，震荡厉害，效果一塌糊涂。改成0.0001，又慢得跟蜗牛爬，半天没进展。折腾了一下午，我脑瓜子嗡嗡响，真想砸键盘。中间还出过几次梯度爆炸，训练直接崩了，重来好几次，我烦得要命。

• 尝试小学习率：0.0001，太慢，训练时间长，精度没提高。
• 尝试大学习率：0.001，震荡大，模型不稳。
• 调整动量参数：beta1从0.9改到0.99，感觉模型像拖了个重包袱，步子变稳了点。

后来我换个思路，试了SGD优化器。设个固定学习率0.01，加上动量0.9，这回表现好点儿，模型慢悠悠训练，精度开始往上爬。但还是不够快，我又玩了下衰减参数，设了个每10步衰减10%的节奏，模型收敛快多了。整个过程就是一边改代码，一边死盯训练日志，眼睛都看花了。

折腾不同优化器

我还试试RMSprop，调learning rate和momentum参数。设learning rate到0.001，momentum0.9，训练起来平稳些，但不适合我的模型大小，小参数设置错误。发现Adam最省事，调learning rate到0.0005，再加个epsilon小值1e-7，避免除零错误。这回训练时间缩短一半，精度直接从85%跳到92%，我高兴得像捡到宝。

关键技巧来了：要慢慢试，别一下子设太大或太小。用个小数据集先练手，比如100张图片，看训练曲线变化。如果震荡大，就降低学习率；如果太慢，就加点动量。调试过程像个寻宝游戏，搞了三天，累但爽。

调参数得耐心点，找对节奏模型就听话。我现在用这个方法训练新项目，一调一个准，省了好多时间，真心建议各位小白也试试。