tensorflow常用优化函数

1、softmax_cross_entropy_with_logits()
这个函数的作用就是计算最后一层是softmax层的cross entropy，只不过tensorflow把softmax计算与cross entropy计算放到一起了，用一个函数来实现，用来提高程序的运行速度，原话就是it performs a softmax on logits internally for efficiency。
在inference过程中，并没有使用到softmax层，但这不会影响输出结果，因为softmax是单调增函数。

2、

# 创建一个optimizer.opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)# 计算<list of variables>相关的梯度grads_and_vars = opt.compute_gradients(loss, <list of variables>)# grads_and_vars为tuples (gradient, variable)组成的列表。#对梯度进行想要的处理，比如cap处理capped_grads_and_vars = [(MyCapper(gv[0]), gv[1]) for gv in grads_and_vars]# 令optimizer运用capped的梯度(gradients)opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)