Optimizer 第20页

利用scheduler实现learning-rate学习率动态变化

记录一下schedule设置学习率变化过程的使用和方法优化器optimizerpytorch提供数种优化器的实现，优化器根据计算图的结构，进行梯度计算，根据loss信息实现自动的BP过程。

回炉重造P·2022-12-17 15:31

深度学习学习率加速方法。Learning Rate scheduling优化

optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01,decay=1e-4)如何实现Exponentialscheduling？

houchangxi·2022-12-17 14:59

【ORB-SLAM3】bug汇总

assert断言错误:Optimizer.cc:4436:assert(mit->second>=3);,但实际运行不满足该条件的情况还是蛮多的。Optimizer.cc：7305：空指针问题if(!

HoveXb·2022-12-17 09:08

技术内幕 | StarRocks Community Champion、阿里云技术专家解读 Optimizer 实现

提到Join，最为重要的便是Optimizer的实现，所以我来写一篇关于Optimizer的详解文章

StarRocks_labs·2022-12-17 05:47

PyTorch 的自动求导（Autograd）

现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的optimizer和lossfunction，直接开始训练就好了。仔细一想，好像连需要设置r

杀生丸学AI·2022-12-16 06:36

SQL优化-优化器

1.优化器定义：优化器（optimizer）是oracle数据库内置的一个核心子系统。

Cpanling·2022-12-15 22:15

pytorch查看当前学习率

在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])

Mr.Jcak·2022-12-15 22:08

pytorch 查看当前学习率_pytorch实现查看当前学习率

在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])补充知识：Pytorch

weixin_39714164·2022-12-15 22:08

PyTorch如何获取当前的学习率Learning Rate(lr)

由于种种原因,需要自己写一个lr_scheduler,目前主流的方法是从optimizer中获取,代码如下:optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']

江南蜡笔小新·2022-12-15 22:38

pytorch调用不了多个gpu_使用Pytorch在多GPU下保存和加载训练模型参数遇到的问题...

进行模型训练的过程中，在保存模型参数时，应该使用类似如下代码进行保存：torch.save({'epoch':epoch,'state_dict':model.module.state_dict(),'optimizer

谷桐羽·2022-12-15 18:40

深度学习——动态调整学习率方案

例一：【StepLR】废话不多说，我们直接看代码：以optimizer中设定的lr为基础（lr=0.2），每隔10步，learningrate乘上0.3importtorchimportt

波尔德·2022-12-15 13:49

PyTorch小技巧——动态调整学习率

optimizer=optim.SGD([#如果对某个参数不指定学习率，就使用最外层的默认学习率{'param

cqu_shuai·2022-12-15 13:46

Spark CBO

CBOBackGround直方图种类有：等宽直方图、等高直方图、V-优化的直方图EnhancingSparkSQLOptimizerwithReliableStatisticsSparkColumnhistogramandCBO

wankunde·2022-12-15 11:30

Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

后续将持续更新SparkCBO背景上文SparkSQL内部原理中介绍的Optimizer属于RBO，实现简单有效。它属于LogicalPlan的优化，所有优化均基于Logica

灵佑666·2022-12-15 11:18

SQL在Spark的解析过程（二）

文章目录优化逻辑计划阶段-Optimizer谓词下推列裁剪常量替换常量累加生成可执行的物理计划阶段-SparkPlanner优化逻辑计划阶段-Optimizer在前文的绑定逻辑计划阶段对UnresolvedLogicalPlan

小朋友2D·2022-12-15 11:08

Spark SQL / Catalyst 内部原理与 RBO

DataFrame，都会经过如下步骤转换成DAG对RDD的操作Parser解析SQL，生成UnresolvedLogicalPlan由Analyzer结合Catalog信息生成ResolvedLogicalPlanOptimizer

BigDataCoder·2022-12-15 11:36

袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

原文链接：袋鼠云数栈基于CBO在SparkSQL优化上的探索一、SparkSQLCBO选型背景SparkSQL的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式(Rule-BasedOptimizer，简称为

数栈DTinsight·2022-12-15 11:36

Spark优化篇：RBO/CBO

在Spark1.0中所有的CatalystOptimizer都是基于规则(rule)优化的。

YaPengLi.·2022-12-15 11:31

使用php数据缓存技术提高执行效率

WebServices或者别的某种方法，无论哪种方法，在大量的并发访问面前，它们都可能成为效率的瓶颈，为了解决这些问题，人们提出了很多解决方案，其中一些是利用优化软件(如：APC，Eaccelerator，ZendOptimizer

·2022-12-15 03:10

PyTorch定义模型中用到的self.register_buffer()

PyTorch中定义模型时，有时会遇到self.register_buffer('name',Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新，即调用optimizer.step

开心邮递员·2022-12-14 20:16

pytorch中self.register_buffer()作用

PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer(‘name’,Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用optimizer.step

宇宙小菜菜·2022-12-14 20:12

Pytorch中nn.Module中的self.register_buffer解释

该组参数在模型训练时不会更新（即调用optimizer.step()后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分。

丶夜未央丶·2022-12-14 20:11

智能优化算法：天鹰优化算法-附代码

1.1初始化1.2扩大搜索（$X_1$）1.3缩小搜索（$X_2$）1.4扩大开发（$X_3$）1.5扩大开发（$X_4$）2.实验结果3.参考文献4.MATLAB代码摘要：天鹰优化算法（AquilaOptimizer

智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-14 07:45

【pytorch】在多个batch中如何使用nn.CrossEntropyLoss

batch的CrossEntropyLoss,如下面的代码片段....criterion=nn.CrossEntropyLoss()....forinput,targetinself.dataloader:optimizer.zero_grad

安安爸Chris·2022-12-14 07:39

深度学习(六):pointnet.pytorch环境配置与学习

pointnet及其他包与下载数据2默认训练2.1分类训练train_classification2.1.1直接训练2.1.2Detectedcallof`lr_scheduler.step()`before`optimizer.step

biter0088·2022-12-13 22:37

多目标优化算法：基于非支配排序的蜣螂优化算法（Non-Dominated Sorting Dung beetle optimizer，NSDBO）

蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。

IT猿手·2022-12-13 22:13

智能优化算法：蜣螂优化算法-附代码

智能优化算法：蜣螂优化算法摘要：蜣螂优化算法(Dungbeetleoptimizer,DBO),是由JiankaiXue等于2022年提出的一种群体智能优化算法。

智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-13 22:09

MMdetection之build_optimizer模块解读

文章目录前言1、总体流程2、优化器配置字典3、优化器注册器3.1、注册器OPTIMIZERS3.2、注册器OPTIMIZER_BUILDERS4、实例优化器对象总结拓展阅读资料前言前面文章build_dataset

武乐乐~·2022-12-13 18:41

Python实现ALO蚁狮优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

1.项目背景蚁狮优化(AntLionOptimizer，ALO)算法是Mirjalili于2015提出的一种新型元启发式群智能算法[1]。

胖哥真不错·2022-12-13 09:00

Python实现ALO蚁狮优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战

1.项目背景蚁狮优化(AntLionOptimizer，ALO)算法是Mirjalili于2015提出的一种新型元启发式群智能算法[1]。

胖哥真不错·2022-12-13 09:00

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer

Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

迁移学习--冻结模型

blog.csdn.net/qq_34351621/article/details/79967463如果载入的这些参数中，有些参数不要求被更新，即固定不变，不参与训练，需要手动设置这些参数的梯度属性为Fasle，并且在optimizer

酱紫，·2022-12-13 01:03

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练

horovod(21)—之如何恢复训练文章目录[源码解析]深度学习分布式训练框架horovod(21)---之如何恢复训练0x00摘要0x01总论0x02Sampler2.1PyTorchDistributedOptimizer2.1.1

罗西的思考·2022-12-12 18:53

机器学习的Tricks:随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）

很有可能得到一个更低损失的全局化的通用解此trick不牺牲inferencelatencyhttps://arxiv.org/pdf/1803.05407.pdftorch中lrscheduler设置如下：optimizer

zhaosuyuan·2022-12-12 15:46

随机权值平均优化器SWA(Stochastic Weight Averaging)简介

SWAisasimpleprocedurethatimprovesgeneralizationindeeplearningoverStochasticGradientDescent(SGD)atnoadditionalcost,andcanbeusedasadrop-inreplacementforanyotheroptimizerinPyTorch.SWAhasawiderangeofappli

Gallant Hu·2022-12-12 15:43

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (16):SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 速度动态规划中

一、概述SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER是lanefollow场景下，所调用的第12个task，属于task中的optimizer类别，它的作用主要是：apollo中使用动态规划的思路来进行速度规划

自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

文章目录使用的库列表问题1：cannotimportname'VGG16'from'keras.applications'问题2：module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD

鱼犬·2022-12-12 13:09

【Pytorch神经网络】训练过程

文章目录单次训练过程循环训练单次训练过程network=Network()train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_set,batch_size=100)optimizer

CodeSlogan·2022-12-12 12:20

pytorch的model.parameters

pytorch的model.parameters()的参数指模型中可训练的参数，激活函数、maxpool等是没有训练参数的，如果需固定一些参数不需要，给对应optimizer添加参数的时候需要注意。

dandingkaer2·2022-12-12 09:44

多分类问题（softmax函数）pytorch

步骤：#1.preparedataset#2.designmodelusingClass#3.Constructlossandoptimizer#4.Trainingcycle+Test1.preparedataset

编程被我拿捏住了·2022-12-12 09:05

深度学习框架OneFlow是如何和ONNX交互的？

如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章：ONNX初探ONNX再探onnx2pytorch和onnx-simplifier新版介绍以及大老师的：onnxsimplifier和optimizer

just_sort·2022-12-12 07:06

Tensorrt使用入门（环境搭建与C++ API调用）

isanSDKforoptimizingtraineddeeplearningmodelstoenablehigh-performanceinference.TensorRTcontainsadeeplearninginferenceoptimizerfortraineddee

圣颖君·2022-12-12 04:45

PyTorch深度学习实践第五讲---实现线性回归

包括预处理）：preparedataset模型设计：designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算yhat(预测值)构造损失函数和优化器：Constructlossandoptimizer

Vinsada·2022-12-11 22:48

PyTorch中Warm Up学习率不使用就不要定义否则影响学习率一直为0

踩坑描述：如果定义了warmUp学习率的衰减方式如下，ifargs.decay_type=="cosine":scheduler=WarmupCosineSchedule(optimizer,warmup_steps

xtphysics·2022-12-11 16:26

实现权重衰减和学习率预热

1.实现L2正则化接口，对模型中的所有参数进行L2正则处理防止过拟合，包括权重w和偏置boptimizer_param=list(model.named_parameters())#named_parameters

Obolicaca·2022-12-11 16:53

【深度学习】（三）用pytorch实现线性回归

目录用pytorch实现线性回归1、实现流程：1、准备数据集2、设计使用类的模型3、构造loss、optimizer4、循环训练2、用pytorch实现线性回归模板3、练习用pytorch实现线性回归回顾线性模型

Queen_sy·2022-12-11 15:18

【人工智能】神经网络八股

使用八股搭建神经网络目录使用八股搭建神经网络六步法搭建网络(1)tf.keras.models.Sequential(2)model.compileOptimizer可选loss可选Metrics可选(

萌狼蓝天·2022-12-11 14:30

【Tensorflow学习三】神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型

神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型Sequential用法model.compile(optimizer=优化器,loss=损失函数,metrics=["准确率"])model.fitmodel.summery

Chen的博客·2022-12-11 14:57

pytorch中的Optimizer的灵活运用

以下针对不同的应用场景需要对optimizer的使用进行总结。1.多个神经网络联合训练应用场景（1）Autoencoder网络分为encoder与decoder两部分组成，中间加入了AWGN噪声。首

special_hang·2022-12-11 11:22

【深度学习】Pytorch下直接更新Optimizer的学习率

【深度学习】Pytorch下直接更新Optimizer的学习率一般而言我们更新优化器的学习率可以通过Scheduler，但其实也可直接针对Optimizer对象修改学习率首先我们定义一个优化器importtorch.optimizerasoptimoptimizer

卡瓦博格-·2022-12-11 11:20

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