为什么 Adam 的 get_update 只执行一次？

Question

为什么 get_update() 不是每个 epoch 都执行？

我的亚当：

    @interfaces.legacy_get_updates_support
    def get_updates(self, loss, params):
        print("update!")
        #Other code is the same

这是编译和拟合

model.compile(optimizer=Adam(lr=2e-5),loss='binary_crossentropy',metrics=['acc'])
his = model.fit_generator(train_genertor,steps_per_epoch=100,epochs=2,validation_data=val_genertor,validation_steps=50)

输出：

update
Epoch 1/2
Epoch 2/2

为什么不是

update
Epoch 1/2
update
Epoch 2/2

Answer 1

人们忘记的一个重要细节是TensorFlow的计算模型与常见的计算模型略有不同。在 TensorFlow 中，您构建一个操作图，然后使用会话对其进行评估，以提供一组实际输入来产生输出。

这与普通代码不同，在普通代码中您会一遍又一遍地调用函数。

在任何优化器 get_updates 的情况下，想法是 get_updates 构建优化器运行一步的操作，然后使用迭代评估优化器一个会话，因此 get_updates 只需运行一次来构建计算图。

为什么 Adam 的 get_update 只执行一次？

Why is Adam's get_update only executed once?

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