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使用Tensorflow怎么实现梯度异步更新？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
先计算梯度：
# 模型部分
Optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1)
gradient = Optimizer.compute_gradients(loss) # 每次计算所有变量的梯度
grads_holder = [(tf.placeholder(tf.float32, shape=g.get_shape()), v) for (g, v) in gradient]# 将每次计算的梯度保存
optm = Optimizer.apply_gradients(grads_holder) # 进行梯度更新
# 初始化部分
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# 实际训练部分
grads = [] # 定义一个空的列表用于存储每次计算的梯度
for i in range(batchsize): # batchsize设置在这里
x_i = ... # 输入
y_real = ... # 标签
grad_i = sess.run(gradient, feed_dict={inputs: x_i, outputs: y_real}) #梯度计算
grads.append(grad_i) # 梯度存储
# 定义一个空的字典用于存储，batchsize中所有梯度的和
grads_sum = {}
# 将网络中每个需要更新梯度的变量都遍历一遍
for i in range(len(grads_holder)):
k = grads_holder[i][0] # 得到该变量名
# 将该变量名下的所有梯度求和，这里也可以求平均，求平均只需要除以batchsize
grads_sum[k] = sum([g[i][0] for g in grads])
# 完成梯度更新
sess.run(optm,feed_dict=grads_sum)看完上述内容，你们掌握使用Tensorflow怎么实现梯度异步更新的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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