在 Python 中进行梯度下降的一种方法是自己编写代码。然而，考虑到它在机器学习中的流行程度，我想知道是否有一个我可以导入的 Python 库为我提供梯度下降方法(最好是小批量梯度下降，因为它通常优于批量和随机梯度下降，但如果我错了请纠正我)。
我检查了 NumPy 和 SciPy，但找不到任何东西。我没有使用 TensorFlow 的经验，但浏览了他们的在线 API。我找到了 tf.train.GradientDescentOptimizer，但没有让我选择批量大小的参数，所以我不太清楚它到底是什么。
对不起，如果我听起来很幼稚。我正在自学很多这样的东西。
最佳答案
显而易见，梯度下降就是优化一个函数。当您使用某个库中的梯度下降的某些实现时，您需要使用该库的构造指定函数。例如，函数在 TensorFlow 中表示为计算图。您不能只使用一些纯 Python 函数并要求 TensorFlow 的梯度下降优化器对其进行优化。
如果您的用例允许您使用 TensorFlow 计算图(以及所有相关的机器 - 如何运行该函数，计算其梯度，)，tf.train.*Optimizer 将是显而易见的选择。否则无法使用。
如果您需要轻便的东西，https://github.com/HIPS/autograd可能是所有流行库中的最佳选择。它的优化器可以在这里找到:https://github.com/HIPS/autograd/blob/master/autograd/misc/optimizers.py
关于python - 有没有我可以导入梯度下降函数/方法的 Python 库？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50225723/