使用tertools.chain将参数链接起来即可 import itertools ... self.optimizer = optim.Adam(itertools.chain(self.encoder.parameters(), self.decoder.parameters()), lr=self.opt.lr, betas=(self.opt.beta1, 0.999)) ...

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,

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(  

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

DataTable dt; DataTable dt1; HLoanApplyInfo applyInfo = HLoanApplyBll.GetModelById(FLoanID); FLoanID2 = applyInfo.FEvaluationID; dt1 = new HAttachmenteBll().GetList(null, FLoanID2, FParentID, FID); dt = new HAttachmenteBll().GetList(null, FLoanID, FP

sprintf(): #include <stdio.h> void put_int_with_space(int v) {     char str[50];    //定义一个足够大的数组.     int i;     sprintf(str, "%d", v); //将v转为字符串. }

1..Package Explorer 可以在这里打开 2.选择Working sets 3.新建java working set 4.把文件夹显示出来 5.可以把项目移动到文件夹里面了,鼠标左键拖就可以了

[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.

[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

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

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基于规则的优化器(RBO)与基于代价的优化器(CBO) RBO: Rule-Based Optimization 基于规则的优化器 CBO: Cost-Based Optimization 基于代价的优化器 RBO自ORACLE 6以来被采用,一直沿用至ORACLE 9i. ORACLE 10g开始,

PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征: 一个n维张量,类似于numpy,但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例.该网络将有一个单一的隐藏层,并将使用梯度下降训练,通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离,来拟合随机生成的数据. 2.张量 2.1 热身: Numpy 在介绍PyTorch之前,将首先使用numpy实现网络. Numpy提供了一个n维数组对象,以及许多用于操作这些数组的函数.Nu

[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.

磁盘I/O 优化 性能检测 应用程序通过访问磁盘来读取数据,而磁盘I/O 通常都是很耗时间的,所以一般我们来判断I/O是否有瓶颈的时候,就需要一些参数指标来参考. WAIT 指标 :压测应用程序,查看系统I/O wait 指标是否正常,如果测试机器有4个CPU ,那么理想的I/O wait 参数不应该超过25% ,如果超过了25% ,那么就很可能成为程序的性能瓶颈,在Linux 下,可以通过iostat 命令查看. IOPS(每秒读取次数) : 查看应用程序最低要求的IOPS 是多少,磁盘的IO

不是这样的. Collection 的单个 doc 有大小上限,现在是 16MB,这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里.而且如果 collection 结构过于复杂,既会影响查询.更新效率,也会造成维护困难和操作风险.你有尝试过手一抖就把一个 doc 不小心存成 null 的么,反正我做过,要是一个人所有信息都在这个 collection 里面,那感觉一定相当酸爽吧. 一般的原则是: 按照查询方式来聚类 需要经常一起读取的数据放一起. 在逻辑上关系紧密的信息放在一起.

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中网络请求性能优化与源码解析 说明:Java生鲜电商平台中,由于服务进行了拆分,很多的业务服务导致了请求的网络延迟与性能消耗,对应的这些问题,我们应该如何进行网络请求的优化与处理呢? 到底有没有一些好的建议与方案呢? 下面这个文章将揭晓上面的问题,让你对SpringCloud微服务网络请求性能有一个全新的认识. 目录简介 01.网络请求异常分类 02.开发中注意问题 03.原始的处理方式 04.如何减少代码耦合性 05.异常统一处理步骤 06

浏览器工作原理:https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008220.html 浏览器渲染原理: https://www.cnblogs.com/thonrt/p/10008742.html 基于上面这两篇文章,我们可以把web性能优化分为两大方面: 网络传输性能优化 页面渲染性能优化 本文主要介绍网络传输性能优化. 本人总结网络传输性能优化主要有以下几个点: 减少请求数 减小请求资源体积 提升网络传输速率 下面我们来逐一击破. 1.资源打包和压缩 想要实现首屏渲染

 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

内容预览: step(closure) 进行单次优化 (参数更新). 参数: closure (callable) –...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的...~ torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法.