看pytorch中文文档摘抄的笔记. class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source] 实现随机梯度下降算法(momentum可选). Nesterov动量基于On the importance of initialization and momentum in deep learning中的公式. 参数: params (iterable) –

http://www.unofficialmysqlguide.com/introduction.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html https://www.oreilly.com/library/view/flex-bison/9780596805418/ch04.html https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=7182 https://mydbops.word

HandlerMethodArgumentResolver是用来为处理器解析参数的,主要用在HandlerMethod中,每个Resolver对应一种类型的参数,其实现类特别的多. HandlerMethodArgumentResolver接口及其实现类如下: HandlerMethodArgumentResolver的接口定义如下: (1)supportsParameter 用于判断是否支持对某种参数的解析 (2)resolveArgument  将请求中的参数值解析为某种对象 public

摘要 本文从源码层面简单讲解SpringMVC的参数绑定原理 SpringMVC参数绑定相关组件的初始化过程 在理解初始化之前,先来认识一个接口 HandlerMethodArgumentResolver 方法参数解析器接口,这个接口是SpringMVC参数解析绑定的核心接口.不同的参数类型绑定都是通过实现这个接口来实现.也可以通过实现这个接口来自定义参数解析器.这个接口中有如下两个方法 public interface HandlerMethodArgumentResolver { //该解析

简介 本文介绍的是argparse模块的基本使用方法,尤其详细介绍add_argument内建方法各个参数的使用及其效果. 本文翻译自argparse的官方说明,并加上一些笔者的理解 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+', help=

handlerMethodArgumentResolver:方法参数解析器接口,这个接口是springmvc参数解析绑定的核心接口.不同的参数类型绑定都是通过实行这个接口来实现.也可以通过实现这个接口来自定义参数解析器.这个接口有如下两个方法: public interface HandlerMethodArgumentResolver{ //该解析器是否支持parameter参数的解析 boolean supportsParameter (MethodParameter parameter);

简介# 本文介绍的是argparse模块的基本使用方法,尤其详细介绍add_argument内建方法各个参数的使用及其效果. 本文翻译自argparse的官方说明,并加上一些笔者的理解 Copy import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',

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[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.

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  tf.train.GradientDescentOptimizer  Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器. 梯度下降:(1)标准梯度下降GD(2)批量梯度下降BGD(3)随机梯度下降SGD (1)标准梯度下降:学习训练的模型参数为W,代价函数为J(W),则代价函数关于模型参数的偏导数即相关

channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). 对2D数据来说,"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels), 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols). 对3D数据而言,"channels_last"

 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

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(  

Optimization 随机梯度下降(SGD): 当损失函数在一个方向很敏感在另一个方向不敏感时,会产生上面的问题,红色的点以“Z”字形梯度下降,而不是以最短距离下降:这种情况在高维空间更加普遍. SGD的另一个问题:损失函数容易卡在局部最优或鞍点(梯度为0)不再更新.在高维空间鞍点更加普遍 当模型较大时SGD耗费庞大计算量,添加随机均匀噪声时SGD需要花费大量的时间才能找到极小值. SGD+Momentum: 带动量的SGD,基本思想是:保持一个不随时间变化的速度,并将梯度估计添加到这个速度

指数加权平均 (exponentially weighted averges) 先说一下指数加权平均, 公式如下: \[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t} \] \(\theta_t\) 是第t天的观测值 \(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值,也就是加权平均值 \(\beta\) 超参数 设 \(\beta = 0.9\) , 那么公式可以化简为: \[v_{100} = 0.1 * \theta_t + 0.1 * 0.9 *

随心所欲,自定义参数解析器绑定数据. 题图:from Zoommy 干货 SpringMVC解析器用于解析request请求参数并绑定数据到Controller的入参上. 自定义一个参数解析器需要实现HandlerMethodArgumentResolver接口,重写supportsParameter和resolveArgument方法,配置文件中加入resolver配置. 如果需要多个解析器同时生效需要在一个解析器中对其他解析器做兼容 缘起 为什么要自定义一个解析器呢? 源于需要对前端请求参数

之前两篇博客springMVC源码分析--HandlerMethodArgumentResolver参数解析器(一)和springMVC源码解析--HandlerMethodArgumentResolverComposite参数解析器集合(二)我们对参数解析器有一些了解了,接下来这篇博客我们选取一个HandlerMethodArgumentResolver的具体实现类RequestParamMethodArgumentResolver来简单介绍一下具体的参数解析过程.RequestParamMe

上一篇博客springMVC源码分析--HandlerMethodArgumentResolver参数解析器(一)中我们已经介绍了参数解析相关的东西,并且也提到了HandlerMethodArgumentResolverComposite,其简单来说就是所有的参数解析器的链表,保存了springMVC提供的所有的参数解析器,采用职责链的模式来完成参数解析器的查找,并完成参数解析生成目标对象. 完整源码及说明如下: public class HandlerMethodArgumentResolve