对于tensorflow.js，如何在node.js中设置Adam优化器的学习率？我收到一个错误：
model.optimizer.setLearningRate不是函数
const optimizer = tf.train.adam(0.001)
model.compile({
loss: 'sparseCategoricalCrossentropy',
optimizer,
shuffle: true,
metrics: ['accuracy']
});
await model.fit(trainValues, trainLabels, {
epochs: 50,
validationData: [testValues, testLabels],
callbacks: {
onEpochBegin: async (epoch) => {
const newRate = getNewRate();
model.optimizer.setLearningRate(newRate);
}
}
});
调用时model.compile，您可以传递的实例，tf.train.Optimizer而不传递字符串。这些实例是通过tf.train.*工厂创建的，您可以将学习率作为第一个参数。
代码样例
model.compile({
optimizer: tf.train.sgd(0.000001), // custom learning rate
/* ... */
});
训练期间改变学习率
当前，只有sgd优化器setLearningRate实现了一种方法，这意味着以下代码仅适用于通过tf.train.sgd以下方式创建的优化器实例：
const optimizer = tf.train.sgd(0.001);
optimizer.setLearningRate(0.000001);
使用非官方的API
优化程序实例具有protected属性learningRate，您可以更改。该属性不是公共属性，但由于是JavaScript，因此您可以通过learningRate在对象上进行如下设置来简单地更改值：
const optimizer = tf.train.adam();
optimizer.learningRate = 0.000001;
// or via your model:
model.optimizer.learningRate = 0.000001;
请记住，您正在使用API的非官方部分，该部分可能随时中断。
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