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tf.kerasAPIに準拠するカスタムオプティマイザークラスを記述したいとします（TensorFlowバージョン> = 2.0を使用）。これを行うための文書化された方法と実装で何が行われるかについて混乱しています。 ドキュメントtf.keras.optimizers.Optimizer の状態、 ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit from this class and override the following methods: - resource_apply_dense (update variable given gradient tensor is dense) - resource_apply_sparse (update variable given gradient tensor is sparse) - create_slots (if …

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の公式チュートリアルは@tf.function言う： 最高のパフォーマンスを得て、モデルをどこにでもデプロイできるようにするには、tf.functionを使用してプログラムからグラフを作成します。AutoGraphのおかげで、驚くほどの量のPythonコードがtf.functionで機能するだけですが、まだ注意すべき落とし穴があります。 主な要点と推奨事項は次のとおりです。 オブジェクトの変更やリストの追加などのPythonの副作用に依存しないでください。 tf.functionは、NumPy演算やPythonプリミティブではなく、TensorFlow演算で最適に機能します。 疑問がある場合は、for x in yイディオムを使用してください。 それだけ言及どのように実装する@tf.function注釈付きの機能はありませんしたときにそれを使用します。 少なくとも関数に注釈を付ける必要があるかどうかを判断する方法にヒューリスティックはありtf.functionますか？副作用を削除したり、range()->のようなものを変更するのが面倒だったりしない限り、そうしない理由はないようですtf.range()。しかし、私がこれをやる気があるなら... @tf.functionすべての機能を使用しない理由はありますか？

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