这是莫凡python学习笔记. 1.构造数据,可以可视化看看数据样子 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # torch.manual_seed(1) # reproducible LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake datas…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.…

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不…

文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 stochastic weight averaging(swa) 随机权值平均 这是一种全新的优化器,目前常见的有SGB,ADAM, [概述]:这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法,而且不会要求额外的计算量,可以用到Pytorch的优化器中. 随机权重平均和随机梯度下降SGD相似,所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本. 1.1 原理与算法 swa算法流程: [怎么理解]: 对\(w_{swa}\)做了一个周期为c的滑动平均.每迭代c次,就会对这个…

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2…

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  …

 学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习,也就是在工作中(解决实际问题中)学习.文章结尾处附完整代码. 一.数据准备  在Pytorch中提供了MNIST的数据,因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可. from torchvision import datasets, transforms# batch_size 是指每次送入网络进行训练的数据量batch_size = 64# MNIST Dataset# MNIST数据集已经集成在pytorch datasets中,可以直接调用t…

torch.optim 如何使用optimizer 构建 为每个参数单独设置选项 进行单次优化 optimizer.step() optimizer.step(closure) 算法 如何调整学习率 torch.optim是实现各种优化算法的包.最常用的方法都已经支持,接口很常规,所以以后也可以很容易地集成更复杂的方法. 如何使用optimizer 要使用torch.optim,您必须构造一个optimizer对象.这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数 构建 要构造一个Optim…

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  …

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器,包括 3 个部分:优化器的概念.optimizer 的属性.optimizer 的方法. 优化器的概念 P…

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible 超参数设置 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100…

各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun…

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F…

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在…

在这篇博客"ORACLE当中自定义函数性优化浅析"中,我们介绍了通过标量子查询缓存来优化函数性能: 标量子查询缓存(scalar subquery caching)会通过缓存结果减少SQL对函数(Function)的调用次数, ORACLE会在内存中构建一个哈希表来缓存标量子查询的结果. 那么SQL Server的优化器是否也会有类似这样的功能呢? 抱着这样的疑问,动手测试了一下,准备测试环境 CREATE TABLE TEST (    ID  INT );     DECLARE…

https://my.oschina.net/u/1859679?tab=newest&catalogId=597012 上一篇,我们介绍了<DB——数据的读取和存储方式>,这篇聊聊sql优化器的工作. 关系型数据库的一大优势之一,用户无需关心数据的访问方式,因为这些优化器都帮我们处理好了,但sql查询优化的时候,我不得不要对此进行关注,因为这牵扯到查询性能问题. 有经验的程序员都会对一些sql优化了如指掌,比如我们常说的最左匹配原则,非BT谓词规避等等,那么优化器是如何确定这些的?以…

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar…

最近在做的项目因为相对较大(打包有100多个chunk),在build构建的时候速度一直上不去,甚是烦恼.由于用的是vue-cli的webpack2模板,一开始并没有想着要对其进行优化,一直觉得是webpack本身慢+硬件慢(在开发机上开发,内存和CPU都不是很强力)的原因.后来慢到实在受不了了,转移到本地(i7+16G)开发的时候,发现生产构建居然需要90s,实在太长了.所以开始着手Webpack2构建优化. 优化webpack构建速度,总的来说有几个思路: 优化本身项目结构,模块的引入.拆分…

优化器(optimizer)是oracle数据库内置的一个核心子系统.优化器的目的是按照一定的判断原则来得到它认为的目标SQL在当前的情形下的最高效的执行路径,也就是为了得到目标SQL的最佳执行计划.依据所选择执行计划时所用的判断原则,oracle数据库里的优化器又分为RBO(基于原则的优化器)和CBO(基于成本的优化器,SQL的成本根据统计信息算出)两种. 一.RBO Oracle会在代码里事先为各种类型的执行路径定一个等级,一共15个等级,从等级1到等级15,oracle认为等级1的执行路径…

关系型数据库的一大优势之一,用户无需关心数据的访问方式,因为这些优化器都帮我们处理好了,但sql查询优化的时候,我不得不要对此进行关注,因为这牵扯到查询性能问题. 有经验的程序员都会对一些sql优化了如指掌,比如我们常说的最左匹配原则,非BT谓词规避等等,那么优化器是如何确定这些的?以及为何一定要最左匹配,最左匹配的原理是什么,你是否有深入了解? 这一篇我们就通过一些实例来剖析优化器做了哪些工作,以方便我们更好的优化SQL查询. 本篇你可以知道: sql的访问路径是什么 优化器如何确定最优访问路…

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes:是否使用不可见索引,MySQL 8.0新增可以创建invisible索引,这一开关控制优化器是否使用invisible索引,on表示考虑使用. MySQL 5.7新增 derived_merge:派生表合并,类似Oracle的视图合并,当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION .GROUP .DISTINCT.LIMIT及聚合操作 duplicateweedout:是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重…

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr…

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算 前一段时间南京出现了疫情,大概原因是因为境外飞机清洁处理不恰当,导致清理人员感染.话说国外一天不消停,国内就得一直严防死守.沈阳出现了一例感染人员,我在22号乘坐飞机从沈阳乘坐飞机到杭州,恰好我是一位密切接触人员的后三排,就这样我成为了次密切接触人员,人下飞机刚到杭州就被疾控中心带走了,享受了全免费的隔离套餐,不得不说疾控中心大数据把控是真的有力度.在这一段时间,也让我沉下心来去做了点事,之前一直鸽的公众号也开始写上了...不过隔离期间确实让我这么…

使用PyTorch构建神经网络模型进行手写识别 PyTorch是一种基于Torch库的开源机器学习库,应用于计算机视觉和自然语言处理等应用,本章内容将从安装以及通过Torch构建基础的神经网络,计算梯度为主要内容进行学习. How can we install Torch? Torch在Linux,Windows,Mac等开发环境下都有特定的安装方法,首先搜索官方网页https://pytorch.org/,由下图所示我们可以根据自己适合的环境进行选择,我使用的是1.9.0版本Windows环境…

本文基于tensorflow-v1.15分支,简单分析下TensorFlow中的优化器. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=.05) train_op = optimizer.minimize(loss) 当我们调用optimizer.minimize()时,其内部会调用两个方法compute_gradients()和apply_gradients(),分别用来计算梯度和使用梯度更新权重,其核心逻辑如下所示.…

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo…

优化器profile 在MySQL 中,慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据,那在MongoDB 中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是MongoDB Database Profiler. 1.开启profiling功能 有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别,第一种是直接在启动参数里直接进行设置.启动MongoDB 时加上–profile=级别 即可.也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置,Profiler 信息保存在syste…