tf.train.ExponentialMovingAverage用法

tf.train.ExponentialMovingAverage：通过采用指数衰减来保持变量的移动平均值。

tf.train.ExponentialMovingAverage(
    decay, num_updates=None, zero_debias=False, name='ExponentialMovingAverage'
)

训练模型时，保持训练参数的移动平均值通常是有益的。使用平均参数的评估有时会产生比最终训练值明显更好的结果。

apply（）方法添加训练变量的影子副本，并添加操作以在其影子副本中保持训练变量的移动平均值。在构建训练模型时使用它。维持移动平均值的操作通常在每个训练步骤之后执行。 average（）和average_name（）方法可访问影子变量及其名称。在构建评估模型或从检查点文件还原模型时，它们很有用。他们有助于使用移动平均值代替上次训练的值进行评估。

移动平均值是使用指数衰减来计算的。在创建ExponentialMovingAverage对象时，可以指定衰减值。

影子变量使用与训练变量相同的初始值进行初始化。当运行ops来维持移动平均值时，每个影子变量都会使用以下公式进行更新：

shadow_variable -= (1 - decay) * (shadow_variable - variable)

从数学上讲，这等效于下面的经典公式，但是使用assign_sub 操作（公式中的“-=”）允许并发无锁更新变量：

shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable

合理的衰减值接近1.0，通常在多个九度范围内：0.999、0.9999等。

使用方法：ExponentialMovingAverage()创建一个新的ExponentialMovingAverage对象。必须调用`apply（）`方法来创建影子变量并添加操作以维持移动平均值。可选的num_updates参数允许动态调整衰减率。通常要传递训练步骤的数量，通常保持在每个步骤中递增的变量中，在这种情况下，衰减速率在训练开始时会较低。这使移动平均值移动得更快。如果传递，则使用的实际衰减率是：

min(decay, (1 + num_updates) / (10 + num_updates))

示例程序：

import tensorflow as tf

v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
step = tf.Variable(tf.constant(0))

ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)  
# 创建一个新的ExponentialMovingAverage对象ema
maintain_average = ema.apply([v1])  
# 调用apply()方法来创建变量ｖ1的影子变量，并添加操作以维持移动平均值

with tf.Session() as sess:
    init = tf.initialize_all_variables()  # 定义初始化变量操作
    sess.run(init)  # 执行初始化变量操作

    print(sess.run([v1, ema.average(v1), ema.average_name(v1)]))  
    # 初始的值都为0，average（）和average_name（）方法可访问变量ｖ1的影子变量及其名称

    sess.run(tf.assign(v1, 5))  # 把v1变为5
    sess.run(maintain_average)  # 执行maintain_average
    print(sess.run([v1, ema.average(v1), ema.average_name(v1)]))  
    # decay=min(0.99, 1/10)=0.1, v1_shadow=0.1*0+0.9*5=4.5

    sess.run(tf.assign(step, 10000))  # steps=10000
    sess.run(tf.assign(v1, 10))  # v1=10
    sess.run(maintain_average)
    print(sess.run([v1, ema.average(v1), ema.average_name(v1)]))
    # decay=min(0.99,(1+10000)/(10+10000))=0.99,v1_shadow=0.99*4.5+0.01*10=4.555

    sess.run(maintain_average)
    print(sess.run([v1, ema.average(v1), ema.average_name(v1)]))
    # decay=min(0.99,(1+10000)/(10+10000))=0.99,
    # v1_shadow=0.99*4.555+0.01*10=4.609449999999999

# 输出结果：
# [0.0, 0.0, None]
# [5.0, 4.5, None]
# [10.0, 4.555, None]
# [10.0, 4.60945, None]

tf.train.ExponentialMovingAverage用法

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