在 Python 中进行梯度下降的一种方法是自己编写代码。然而，考虑到它在机器学习中的流行程度，我想知道是否有一个可以导入的 Python 库，它为我提供了一种梯度下降方法(最好是小批量梯度下降，因为它通常比批量和随机梯度下降更好，但如果我错了，请纠正我)。
我检查了 NumPy 和 SciPy，但找不到任何东西。我没有使用 TensorFlow 的经验，但查看了他们的在线 API。我找到了 tf.train.GradientDescentOptimizer，但是没有参数可以让我选择批量大小，所以我对它的实际情况相当模糊。
对不起，如果我听起来很天真。我正在自学很多这些东西。
最佳答案
显而易见，梯度下降正在优化一个函数。当您使用某个库中的梯度下降实现时，您需要使用该库的构造来指定函数。例如，函数在 TensorFlow 中表示为计算图。你不能只使用一些纯 python 函数并要求 TensorFlow 的梯度下降优化器来优化它。
如果您的用例允许您使用 TensorFlow 计算图(以及所有相关的机制 - 如何运行函数、计算其梯度，)，tf.train.*Optimizer 将是一个明显的选择。否则，无法使用。
如果你需要一些简单的东西，https://github.com/HIPS/autograd 可能是所有流行库中的最佳选择。它的优化器可以在这里找到:https://github.com/HIPS/autograd/blob/master/autograd/misc/optimizers.py
关于python - 是否有可以导入梯度下降函数/方法的 Python 库？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50225723/