可能是由于学习率设置过高,导致更新的参数值发生了奇怪的变化。可以尝试降低学习率以解决此问题。
下面是一个示例代码:
import tensorflow as tf
# 定义一个变量
x = tf.Variable(5.0, dtype=tf.float32)
# 定义 Adam Optimizer
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.1)
# 定义一个损失函数
loss = lambda: x**2 - 4*x + 5
# 最小化损失函数
optimizer.minimize(loss, [x])
print(x.numpy()) # 打印最终的值
在上面的代码中,我们使用 Adam Optimizer 来最小化一个简单的损失函数。如果学习率太高,我们可能会遇到更新参数过程中未更新值的问题。为了避免这种情况,我们可以降低学习率,重新运行代码,就可以看到更新后的参数值。