代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

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"

简介 PostgreSQL 的开发源自上世纪80年代,它最初是 Michael Stonebraker 等人在美国国防部支持下创建的POSTGRE项目.上世纪末,Andrew Yu 等人在它上面搭建了第一个SQL Parser,这个版本称为Postgre95,也是加州大学伯克利分校版本的PostgreSQL的基石[1]. 我们今天看到的 PostgreSQL 的优化器代码主要是 Tom Lane 在过去的20年间贡献的,令人惊讶的是这20年的改动都是持续一以贯之的,Tom Lane 本人也无愧于

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

[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(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.

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u

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(  

优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解.比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent). 标准梯度下降法(GD) 假设要学习训练的模型参数为WW,代价函数为

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

 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

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 *

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,

最近自己用CNN跑了下MINIST,准确率很低(迭代过程中),跑了几个epoch,我就直接stop了,感觉哪有问题,随即排查了下,同时查阅了网上其他人的blog,并没有发现什么问题 之后copy了一篇别人的代码,发现在第二个epoch的时候,准确率已经在80左右了,当时对比了下代码,自己的代码是没有问题的,问题出在哪? 经过排查,找到了问题,我使用Pycharm编写的,在train的优化算法的选取上,没有注意,直接用代码补全,选用的是Adadelta(这样的问题真的是蛋疼!!!!),之后我将优化

本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布,转载需注明,谢谢合作! 优化器是调整每个节点权重的方法,如: model = Sequential() model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) mo

转载地址 https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e 基于随机梯度下降(SGD)的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的.很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题. 按吴恩达老师所说的,梯度下降(Gradient Descent)就好比一个人想从高山上奔跑到山谷最低点,用最快的方式(steepest)奔向最低的位置(minimum). SGD基本公式 动量(Momentum) 参考链接:https://distill.pub/2017

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

[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