torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来. 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数. 要构建一个优化器optimizer,你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数(所有的参数必须是变量s)的列表. 然后,您可以指定程序优化特定的选项,例如学习速率,权重衰减等. optimizer = optim.SGD(mod

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.

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. 如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象.这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新. 构建 为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable.然后,你可以设置optimizer的参数选项,比如学

本文来源于:secooler  的 <[Shared Server Mode]测试调整shared_servers参数对数据库的影响> 关于Shared Server模式的配置方法请参见文章<[Shared Server Mode]"专有服务器模式"调整为"共享服务器模式   shared_servers参数是个可以动态调整的参数,我们观察一下这个参数调整对系统后台Shared Server进程启动的影响以及对数据库的影响. 1.调整shared_serve

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) –

随机梯度下降法 $\theta_{t} \leftarrow \theta_{t-1}-\alpha g_{t}$ Code: optimzer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.001) 权重衰减 $\theta_{t} \leftarrow(1-\beta) \theta_{t-1}-\alpha \mathbf{g}_{t}$ 其中 $\mathrm{g}_{t}$ 为第 $t$ 步更新时的梯度, $\alpha$ 为学习率, $\be

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(  

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84311430 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 当网络的评价指标不在提升的时候,可以通过降低网络的学习率来提高网络性能.所使用的类 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnP

参数innodb_force_recovery影响了整个InnoDB存储引擎的恢复状况.该值默认为0,表示当需要恢复时执行所有的恢复操作.当不能进行有效恢复时,如数据页发生了corruption,MySQL数据库可能会宕机,并把错误写入错误日志中. 但是,在某些情况下,我们可能并不需要执行完整的恢复操作,我们自己知道如何进行恢复.比如正在对一个表执行alter table操作,这时意外发生了,数据库重启时会对InnoDB表执行回滚操作.对于一个大表,这需要很长时间,甚至可能是几个小时.这时我们可

从EIGRP度量参数的讨论中可以看出.能够手动配置的EIGRP度量参数只有带宽和延迟. 通过使用bandwidth命令强迫EGIRP使用或不使用某条特定路径.看起来是一个很有吸引力的做法.不过这个问题的回答却是坚决果断的两个宁:不对.   下面引用公共 EIGRP互联网草案文档draft中的描述.要对这个问题引起足够的重视.尤 其是以下这些内容:   在工程师想要通过更改接口带宽/延迟的配置,来手动影响EIGRP的路径选择时, 并不推荐修改带宽,原因如下所示. •如果工程师配置的值是整条路径中的

基础知识单薄的同学,请逐字逐句阅读以下概念,来自于博客园AskScuti. 预备知识:什么是参数文件.存放位置.参数文件的分类和参数文件的命名方式.参数文件如何创建.参数文件加载顺序.参数分类.参数修改级别.参数修改scope选项. <跟我记-AskScuti:8句话让你彻底搞定参数文件及参数>:Oracle中有很多晦涩难懂的理论,无法通过比较严谨的方式把知识点以白话呈现,以下理论知识点术语可能不够严谨,但可以帮助你理解和记忆,至少是正确的,以下8条,最好全部背下来,一遍不行,来十遍,十遍不行

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

原文:http://blog.51cto.com/5063935/2074306 1.概念描述 所谓的锁升级(lock escalation),是数据库的一种作用机制,为了节约内存的开销, 其会将为数众多并占用大量资源的细粒度的锁转化为数量较少的且占用相对较少资源的粗粒度的锁,多数情况下主要指将为数众多的行锁升级为一个表锁. 当然,DB2 支持很多粒度的锁,如表空间(table space),表(table),行(row)以及索引(index)等. 一般涉及到锁升级优化的参数调整,涉及的参数有以

内核参数:内存相关 内存管理从三个层次管理内存,分别是node, zone ,page; 64位的x86物理机内存从高地址到低地址分为: Normal DMA32 DMA.随着地址降低. [root@localhost01 /home/ahao.mah] #cat /proc/zoneinfo |grep "Node" Node 0, zone DMA Node 0, zone DMA32 Node 0, zone Normal Node 1, zone Normal 每个zone都有

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

之前在一个客户中做压力测试时候Oracle Service Bus性能大概达到900tps左右,和客户期望的1600tps有很大差距. 在研究了Socket Adapter的工作原理之后,判断可能是OS层的参数有关,调整了AIX网络参数后果然好转实现1600tps的目标. 记录如下: OS(AIX):需要root权限 /usr/sbin/no -p -o tcp_sendspace=4194304 /usr/sbin/no -p -o tcp_recvspace=4194304 /usr/sbi

​本文演示在JVM进程运行过程中动态开启/关闭 GC输出,无需重启JVM进程 jinfo使用介绍 可以用来查看正在运行的Java应用程序的扩展参数,甚至支持在运行时,修改部分参数 -flag <name> pid:打印指定JVM的参数值  -flag [+|-]<name> pid:设置指定JVM参数的布尔值 -flag <name>=<value> pid:设置指定JVM参数的值 有一点必须注意:PrintGC必须开启,只开启PrintGCDetails.

bin/hadoop job -set-reduce-capacity job_20151126032920_1142443 1000 调成map数 bin/hadoop job -set-priority job_20151126032920_1160549 VERY_HIGH 调整优先级 bin/hadoop job -set-map-capacity job_20151126032920_1142443 1000 --------------------------------------

count = count1+count2-count_unimportant_union*10 这个10需要调参.因为我们TOPN取的是10,所以如果两个词完全相同,正常情况下会有22个非0值.( 计算基础相似度,用来平衡长句子与短句子之间匹配的时候,短句子本身占有巨大的优势.基础相似度代表了:如果两个句子,他们进行ONE-HOT映射之后,非零元素都不一样,且都为1,他们依然会有一个基本的相似度.这时的欧氏距离就是(count1+count2)开根号,再进行相似度计算.对于一些不重要的词,再用

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来