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

场景:数据库升级第二天,操作系统CPU使用率接近100%. 查看ash报告: 再看TOP SQL 具体SQL: select count(1) as chipinCount, sum(bets) as sumBets from t_chipin_temp where status in (0) and lottype='gp' 看到这个sql的执行计划走全表扫描.再查看相关列上是否有索引,结果是有索引的.那么问题来了,既然有索引,而且升级之后对该表格还进行过基本的统计信息收集,那么为什么优化器没

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

[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.

一:概念 - 在 索引建立之后,一条语句可能会命中多个索引,这时,索引的选择,就会交由 优化器 来选择合适的索引. - 优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句. 二:优化器选择索引的原则? - 在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一. - 扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少. - 当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表.是否排序等因素进行综合判断. 三:优化器是如何判断扫描行数的? - MyS

Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. RBO优化器 RBO是一种基于规则的优化器,随着CBO优化器的逐步发展和完善,在最新的10g版本中Oracle已经彻底废除了RBO.正在使用Oracle8i或9i的人们或多或少的都会碰到RBO,因此在详细介绍CBO之前,我们有必要简单回顾一下古老的RBO优化器. 在RBO中Oracle根据可用的访问路径和访问路

2014-09-25 Created By BaoXinjian

Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. RBO优化器 RBO是一种基于规则的优化器,随着CBO优化器的逐步发展和完善,在最新的10g版本中Oracle已经彻底废除了RBO.正在使用Oracle8i或9i的人们或多或少的都会碰到RBO,因此在详细介绍CBO之前,我们有必要简单回顾一下古老的RBO优化器. 在RBO中Oracle根据可用的访问路径和访问路

优化器选择不适用索引的情况 有时候,有乎其并没有选择索引而去查找数据,而是通过扫描聚集索引,也就是直接进行全表的扫描来得到数据.这种情况多发生于范围查找.JOIN链接操作等情况.例如 ; 通过SHOW INDEX FROM orderdetails可以看到 可以看到orderdetails有(orderID,ProductID)的联合主键.此外还有对于列OrderID的单个索引.上述SQL显然是可以通过扫描orderID上的索引进行数据查询的,但通过EXPLAIN发现优化器并没有按照OrderI

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

http://blog.csdn.net/it_man/article/details/8185370一.优化器基本知识   Oracle在执行一个SQL之前,首先要分析一下语句的执行计划,然后再按执行计划去执行.分析语句的执行计划的工作是由优化器(Optimizer)来完成的.不同的情况,一条SQL可能有多种执行计划,但在某一时点,一定只有一种执行计划是最优的,花费时间是最少的.   相信你一定会用Pl/sql Developer.Toad等工具去看一个语句的执行计划,不过你可能对Rule.C

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

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

 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 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(  

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

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