关于tensorflow中的滑动平均？
好的，咱们来聊聊 TensorFlow 里那个挺有用的“滑动平均”（Moving Average）这玩意儿。它不是什么特别高大上的概念，但用好了，对模型的训练和稳定性可有实质性的帮助。
什么是滑动平均？为啥要用它？
简单来说，滑动平均是一种平滑数据序列的方法，它通过计算一系列数据的平均值来捕捉趋势，同时忽略短期内的波动。在深度学习里，我们主要用它来处理模型参数（也就是那些权重和偏置）。
为啥要对模型参数用滑动平均呢？主要有以下几个好处：
1. 提高模型稳定性： 在训练过程中，模型的参数会随着梯度下降不断更新。有时候，这些更新可能非常剧烈，导致模型在训练集上波动很大，容易过拟合。滑动平均通过“取平均”的方式，让参数的更新变得更平缓，就像给参数加了一个“惯性”，从而提高模型在验证集和测试集上的稳定性。
2. 提供更鲁棒的评估： 在模型训练完成后，我们通常会用最后一次迭代得到的参数来评估模型。但如果训练过程中参数波动很大，最后一次的参数可能并不是“最优解”或者最“代表性”的解。滑动平均后的参数，往往更能代表模型在整个训练过程中的平均表现，能够提供一个更稳定、更鲁棒的模型评估结果。
3. 减少对学习率的敏感度： 有时候，模型对学习率的设置非常敏感。如果学习率设置得太大，容易导致参数震荡；太小又收敛太慢。滑动平均可以在一定程度上减轻这种敏感度，因为平滑后的参数更新更加温和。
TensorFlow 里是怎么实现滑动平均的？
在 TensorFlow 中，实现滑动平均通常是通过 `tf.train.ExponentialMovingAverage` 这个类来完成的。这个类实际上是把滑动平均的思想包装成了一个方便使用的工具。
它的核心思想是：维护一个“影子变量”（shadow variable），这个影子变量并不是直接等于更新后的变量，而是按照一个衰减率（decay）和当前变量的平均值来更新的。
具体来说，假设我们有一个变量 `v`，它在每一次训练迭代后会被更新为 `v_new`。那么 `ExponentialMovingAverage` 会维护一个对应的影子变量 `v_shadow`。在每次更新时，它会按照如下公式来更新 `v_shadow`：
`v_shadow = decay v_shadow + (1 decay) v_new`
这里的 `decay` 是一个介于 0 和 1 之间的值，通常取值在 0.9 到 0.999 之间。
如果 `decay` 接近 1，意味着影子变量的更新更侧重于它自身的值，即历史的平均值影响更大，更新会非常缓慢，平滑效果最强。
如果 `decay` 接近 0，意味着影子变量会更快地跟上当前变量的更新，平滑效果较弱。
`tf.train.ExponentialMovingAverage` 的使用步骤
使用这个类，大致有这么几个步骤：
1. 创建 `ExponentialMovingAverage` 对象：
你需要指定一个衰减率（`decay`）和一个可选的变量集合（`variables`）。如果你不指定 `variables`，它会默认收集所有可训练的变量。
```python
import tensorflow as tf
假设你有一个可训练的变量
v = tf.Variable(tf.random_normal([10]))
创建 EMA 对象，指定衰减率
通常 decay 会是一个浮点数，比如 0.999
decay = tf.train.exponential_decay(0.9, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=True)
这种方式可以动态调整衰减率，但更常见的是直接给一个固定值
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.999)
```
2. 注册需要进行滑动平均的变量：
通过 `apply()` 方法来告诉 `ExponentialMovingAverage` 对象，哪些变量需要应用滑动平均。这个方法会创建一个操作，用于在每次变量更新后，同步更新对应的影子变量。
```python
apply() 方法会返回一个操作，需要在训练循环中执行
传入一个列表，包含你想要应用 EMA 的变量
如果不指定 variables 参数，它会自动收集所有 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES
ema_op = ema.apply([v]) 或者 ema.apply(tf.trainable_variables())
```
关键点： `ema.apply()` 并不是直接更新 `v`，而是创建了一个跟踪 `v` 的影子变量 `v/ExponentialMovingAverage` 的操作。这个操作需要在每次更新 `v` 之后执行。
3. 在训练循环中应用 EMA：
在你的训练循环中，当你执行完模型的梯度更新操作（比如 `optimizer.minimize(loss)`）之后，你需要同时执行上面创建的 `ema_op`。
```python
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
!!! 重要：将 EMA 应用和训练操作放在同一个 Session.run() 中 !!!
这样才能确保在训练一个 step 后，EMA 也同步更新了
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in range(num_steps):
... 准备数据 ...
_, current_loss, _ = sess.run([train_op, loss, ema_op]) 关键在于同时执行 ema_op
if step % 100 == 0:
print(f"Step {step}, Loss: {current_loss}")
```
这里的 `ema_op` 是一个 `Operation` 对象，运行它会根据当前变量的值来更新对应的影子变量。
4. 获取滑动平均后的变量：
当你想用滑动平均后的参数来评估模型时，你需要通过 `variables()` 方法来获取这些影子变量。
```python
在训练完成后，可以获取 EMA 变量
ema_variables = ema.variables()
你可以打印出这些变量的名称来查看
for var in ema_variables:
print(var.name) 比如 v/ExponentialMovingAverage:0
在评估时，你需要将模型的权重“替换”成 EMA 变量的值
通常做法是创建一个图，将原变量的 `assign` 操作指向 EMA 变量
variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.999)
假设 model_vars 包含了所有需要替换的变量
update_ops = variable_averages.apply(model_vars)
在评估时，加载 EMA 变量的值
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
恢复模型，但权重值是 EMA 的
saver.restore(sess, "path/to/your/model") 假设模型保存了所有变量
或者你也可以手动将 EMA 变量加载到对应的变量上
这是一个更通用的做法，假设 ema.variables() 提供了 ema_vars，而 model_vars 是原始变量
restore_ops = [var.assign(ema_var) for var, ema_var in zip(model_vars, ema.variables())]
sess.run(restore_ops)
然后进行评估
...
```
另一种更方便的方式（推荐）： `ExponentialMovingAverage` 提供了一个 `average_name(variable)` 方法，它会返回对应变量的 EMA 版本的名称。你可以利用这个特性，在加载模型时，直接加载这些 EMA 变量的名称。
```python
假设你保存了模型的checkpoint文件
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
... 训练 ...
saver.save(sess, "my_model.ckpt", global_step=global_step)
在评估时
ema_variables = ema.variables() 获取 EMA 变量
ema_variable_map = {ema.average_name(v): v for v in tf.global_variables() if ema.is_final_op(v)} 创建一个映射
saver = tf.train.Saver(ema_variable_map) 使用这个映射来创建 Saver
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, "my_model.ckptXXX") 加载 EMA 变量
评估
...
```
这段代码的意思是，我们只关心那些被 EMA 跟踪的变量（`ema.is_final_op(v)` 检查是否是 EMA 的最终操作），然后创建一个映射，将它们“重命名”为 EMA 的名字（例如 `v/ExponentialMovingAverage:0`），这样 `Saver` 在加载时就能正确地找到并加载这些平滑后的权重。
一些需要注意的点：
`decay` 的选择： 这个值对模型表现有影响。一般来说，训练初期可以使用稍大的 `decay`（如 0.9），训练后期可以使用更接近 1 的值（如 0.999）。不过，一个固定的大值（如 0.999）也常常能取得不错的效果。
`num_updates` 参数： `ExponentialMovingAverage` 还有一个 `num_updates` 参数，它实际上是用来调整 `decay` 的。它会计算一个新的 `decay` 值：`decay = min(decay, (1 + num_updates) / (10 + num_updates))`。这是一种更细致的衰减控制方式，但直接设置 `decay` 更为常见。
与图的生命周期： `ExponentialMovingAverage` 是与 TensorFlow 的图（Graph）绑定的。如果你在训练完一个图之后又创建了一个新图，你需要重新创建 `ExponentialMovingAverage` 对象。
性能影响： 引入滑动平均会增加少量的计算和内存开销，因为需要额外存储和更新这些影子变量。但考虑到它带来的模型稳定性和性能提升，通常是值得的。
总结一下：
TensorFlow 的滑动平均，本质上是通过维护一组“影子变量”，用一个衰减率来平滑模型的参数更新。这能帮助模型在训练过程中更加稳定，最终评估的结果也更可靠。使用 `tf.train.ExponentialMovingAverage` 类，你只需要关注创建它、应用它（在训练循环中执行 `ema_op`）以及如何获取和使用这些平滑后的参数就行了。
希望这些解释能帮到你！如果还有什么不清楚的，随时可以再问。
什么是滑动平均？为啥要用它？
简单来说，滑动平均是一种平滑数据序列的方法，它通过计算一系列数据的平均值来捕捉趋势，同时忽略短期内的波动。在深度学习里，我们主要用它来处理模型参数（也就是那些权重和偏置）。
为啥要对模型参数用滑动平均呢？主要有以下几个好处：
1. 提高模型稳定性： 在训练过程中，模型的参数会随着梯度下降不断更新。有时候，这些更新可能非常剧烈，导致模型在训练集上波动很大，容易过拟合。滑动平均通过“取平均”的方式，让参数的更新变得更平缓，就像给参数加了一个“惯性”，从而提高模型在验证集和测试集上的稳定性。
2. 提供更鲁棒的评估： 在模型训练完成后，我们通常会用最后一次迭代得到的参数来评估模型。但如果训练过程中参数波动很大，最后一次的参数可能并不是“最优解”或者最“代表性”的解。滑动平均后的参数，往往更能代表模型在整个训练过程中的平均表现，能够提供一个更稳定、更鲁棒的模型评估结果。
3. 减少对学习率的敏感度： 有时候，模型对学习率的设置非常敏感。如果学习率设置得太大，容易导致参数震荡；太小又收敛太慢。滑动平均可以在一定程度上减轻这种敏感度，因为平滑后的参数更新更加温和。
TensorFlow 里是怎么实现滑动平均的？
在 TensorFlow 中，实现滑动平均通常是通过 `tf.train.ExponentialMovingAverage` 这个类来完成的。这个类实际上是把滑动平均的思想包装成了一个方便使用的工具。
它的核心思想是：维护一个“影子变量”（shadow variable），这个影子变量并不是直接等于更新后的变量，而是按照一个衰减率（decay）和当前变量的平均值来更新的。
具体来说，假设我们有一个变量 `v`，它在每一次训练迭代后会被更新为 `v_new`。那么 `ExponentialMovingAverage` 会维护一个对应的影子变量 `v_shadow`。在每次更新时，它会按照如下公式来更新 `v_shadow`：
`v_shadow = decay v_shadow + (1 decay) v_new`
这里的 `decay` 是一个介于 0 和 1 之间的值，通常取值在 0.9 到 0.999 之间。
如果 `decay` 接近 1，意味着影子变量的更新更侧重于它自身的值，即历史的平均值影响更大，更新会非常缓慢，平滑效果最强。
如果 `decay` 接近 0，意味着影子变量会更快地跟上当前变量的更新，平滑效果较弱。
`tf.train.ExponentialMovingAverage` 的使用步骤
使用这个类，大致有这么几个步骤：
1. 创建 `ExponentialMovingAverage` 对象：
你需要指定一个衰减率（`decay`）和一个可选的变量集合（`variables`）。如果你不指定 `variables`，它会默认收集所有可训练的变量。
```python
import tensorflow as tf
假设你有一个可训练的变量
v = tf.Variable(tf.random_normal([10]))
创建 EMA 对象，指定衰减率
通常 decay 会是一个浮点数，比如 0.999
decay = tf.train.exponential_decay(0.9, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=True)
这种方式可以动态调整衰减率，但更常见的是直接给一个固定值
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.999)
```
2. 注册需要进行滑动平均的变量：
通过 `apply()` 方法来告诉 `ExponentialMovingAverage` 对象，哪些变量需要应用滑动平均。这个方法会创建一个操作，用于在每次变量更新后，同步更新对应的影子变量。
```python
apply() 方法会返回一个操作，需要在训练循环中执行
传入一个列表，包含你想要应用 EMA 的变量
如果不指定 variables 参数，它会自动收集所有 tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES
ema_op = ema.apply([v]) 或者 ema.apply(tf.trainable_variables())
```
关键点： `ema.apply()` 并不是直接更新 `v`，而是创建了一个跟踪 `v` 的影子变量 `v/ExponentialMovingAverage` 的操作。这个操作需要在每次更新 `v` 之后执行。
3. 在训练循环中应用 EMA：
在你的训练循环中，当你执行完模型的梯度更新操作（比如 `optimizer.minimize(loss)`）之后，你需要同时执行上面创建的 `ema_op`。
```python
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
!!! 重要：将 EMA 应用和训练操作放在同一个 Session.run() 中 !!!
这样才能确保在训练一个 step 后，EMA 也同步更新了
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in range(num_steps):
... 准备数据 ...
_, current_loss, _ = sess.run([train_op, loss, ema_op]) 关键在于同时执行 ema_op
if step % 100 == 0:
print(f"Step {step}, Loss: {current_loss}")
```
这里的 `ema_op` 是一个 `Operation` 对象，运行它会根据当前变量的值来更新对应的影子变量。
4. 获取滑动平均后的变量：
当你想用滑动平均后的参数来评估模型时，你需要通过 `variables()` 方法来获取这些影子变量。
```python
在训练完成后，可以获取 EMA 变量
ema_variables = ema.variables()
你可以打印出这些变量的名称来查看
for var in ema_variables:
print(var.name) 比如 v/ExponentialMovingAverage:0
在评估时，你需要将模型的权重“替换”成 EMA 变量的值
通常做法是创建一个图，将原变量的 `assign` 操作指向 EMA 变量
variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.999)
假设 model_vars 包含了所有需要替换的变量
update_ops = variable_averages.apply(model_vars)
在评估时，加载 EMA 变量的值
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
恢复模型，但权重值是 EMA 的
saver.restore(sess, "path/to/your/model") 假设模型保存了所有变量
或者你也可以手动将 EMA 变量加载到对应的变量上
这是一个更通用的做法，假设 ema.variables() 提供了 ema_vars，而 model_vars 是原始变量
restore_ops = [var.assign(ema_var) for var, ema_var in zip(model_vars, ema.variables())]
sess.run(restore_ops)
然后进行评估
...
```
另一种更方便的方式（推荐）： `ExponentialMovingAverage` 提供了一个 `average_name(variable)` 方法，它会返回对应变量的 EMA 版本的名称。你可以利用这个特性，在加载模型时，直接加载这些 EMA 变量的名称。
```python
假设你保存了模型的checkpoint文件
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
... 训练 ...
saver.save(sess, "my_model.ckpt", global_step=global_step)
在评估时
ema_variables = ema.variables() 获取 EMA 变量
ema_variable_map = {ema.average_name(v): v for v in tf.global_variables() if ema.is_final_op(v)} 创建一个映射
saver = tf.train.Saver(ema_variable_map) 使用这个映射来创建 Saver
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, "my_model.ckptXXX") 加载 EMA 变量
评估
...
```
这段代码的意思是，我们只关心那些被 EMA 跟踪的变量（`ema.is_final_op(v)` 检查是否是 EMA 的最终操作），然后创建一个映射，将它们“重命名”为 EMA 的名字（例如 `v/ExponentialMovingAverage:0`），这样 `Saver` 在加载时就能正确地找到并加载这些平滑后的权重。
一些需要注意的点：
`decay` 的选择： 这个值对模型表现有影响。一般来说，训练初期可以使用稍大的 `decay`（如 0.9），训练后期可以使用更接近 1 的值（如 0.999）。不过，一个固定的大值（如 0.999）也常常能取得不错的效果。
`num_updates` 参数： `ExponentialMovingAverage` 还有一个 `num_updates` 参数，它实际上是用来调整 `decay` 的。它会计算一个新的 `decay` 值：`decay = min(decay, (1 + num_updates) / (10 + num_updates))`。这是一种更细致的衰减控制方式，但直接设置 `decay` 更为常见。
与图的生命周期： `ExponentialMovingAverage` 是与 TensorFlow 的图（Graph）绑定的。如果你在训练完一个图之后又创建了一个新图，你需要重新创建 `ExponentialMovingAverage` 对象。
性能影响： 引入滑动平均会增加少量的计算和内存开销，因为需要额外存储和更新这些影子变量。但考虑到它带来的模型稳定性和性能提升，通常是值得的。
总结一下：
TensorFlow 的滑动平均，本质上是通过维护一组“影子变量”，用一个衰减率来平滑模型的参数更新。这能帮助模型在训练过程中更加稳定，最终评估的结果也更可靠。使用 `tf.train.ExponentialMovingAverage` 类，你只需要关注创建它、应用它（在训练循环中执行 `ema_op`）以及如何获取和使用这些平滑后的参数就行了。
希望这些解释能帮到你！如果还有什么不清楚的，随时可以再问。
网友意见
说下自己的理解吧。
我认为两者是独立的。理由如下：
- tf.train.ExponentialMovingAverage做为一个滑动平均类，其在对变量施加滑动平均操作的时候是会维持一个影子变量来记录其对应变量的滑动平均值。并且滑动平均过程，不会改变变量本身的值。
- 由于滑动平均过程并不会改变变量本身的值，因此认为变量权重更新的过程与滑动平均过程是互相不干扰的。
- 从代码训练的角度来说，施加滑动平均类的tf代码中，要保证训练神经网络过程中，既要根据反向传播更新参数又要更新每一个滑动平均值。因此认为其更新顺序，是更新后的变量，再做滑动平均。如下代码：
with tf.control_dependencies([train_step,variable_average_op]): train_op = tf.no_op(name="train") 以上是个人理解，仅仅从ema原理和代码训练角度猜测了下，具体没有看过源码，不敢随意下结论。仅供参考吧～
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