主要介绍了TensorFlow 滑动平均的示例代码,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量，影子变量不影响原变量的更新维护，但是在测试或者实际预测过程中（非训练时），使用影子变量代替原变量。 1、滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 – decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1

一. MovingAverage权值滑动平均更新 1.1 示例代码： def create_target_q_network(self,state_dim,action_dim,net): state_input = tf.placeholder(float,[None,state_dim]) action_input = tf.placeholder(float,[None,action_dim]) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(