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本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式

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示例代码fromBioimportPDBdefextract_chain_sequences(pdb_file,output_dir):"""从PDB文件中提取所有链的序列，并保存为独立的PDB文件。

文章目录前言1.下载jsoncpp2.解压并安装3.编译4.使用（1）创建项目文件夹，编写main.cpp文件。

IPhostnameapplicationCPUMemory192.168.204.129k8s-master01etcd，kube-apiserver，kube-controller-manager，kube-scheduler,kubelet,kube-proxy,containerd2C4G192.168.204.130k8s-worker01etcd

paly要建立在ansible文件夹下才能使用因为yaml文件对格式要求很严格所有本人在编写时会设置一下vim编译器的一些功能格式setai：自动缩进setts=2：设置tab键缩进两个空格setet：

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