optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) #设置优化函数 Loss = nn.CrossEntropyLoss() #设置损失函数 for i in range(epoch): # 循环 optimizer.zero_grad() # 清除所有优化的梯度 output = net(data) # 传入数据,前向传播,得到预测结果 loss = Loss(output, label) #计算预测值和真实值之间...
tf.train.GradientDescentOptimizer()中的值通常都小于1,这里取的是0.1,代表以0.1的效率来最小化误差lossoptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1) train_step=optimizer.minimize(loss)#使用变量时,都要对它进行初始化,这是必不可少的init =tf.global_variables_initializer()#定义Session,并用 Session ...
IDxcLibrary::CreateIncludeHandler 函数 IDxcLibrary::CreateStreamFromBlobReadOnly 函数 IDxcLibrary::GetBlobAsUtf16 函数 IDxcLibrary::GetBlobAsUtf8 函数 IDxcLibrary::SetMalloc 函数 IDxcLinker 结构 IDxcOperationResult 结构 IDxcOptimizer 结构 IDxcOptimizerPass 结构 IDxcPdbUtils 结构 IDxcResult 结构 IDxcUtil...
OptimizerHintKind OptionState OptionValue OrderBulkInsertOption OrderByClause OrderIndexOption OutputClause OutputIntoClause OverClause PageVerifyDatabaseOption PageVerifyDatabaseOptionKind ParameterizationDatabaseOption ParameterizedDataTypeReference ParameterlessCall Parameterle...
IDxcLibrary::CreateIncludeHandler 函数 IDxcLibrary::CreateStreamFromBlobReadOnly 函数 IDxcLibrary::GetBlobAsUtf16 函数 IDxcLibrary::GetBlobAsUtf8 函数 IDxcLibrary::SetMalloc 函数 IDxcLinker 结构 IDxcOperationResult 结构 IDxcOptimizer 结构 IDxcOptimizerPass 结构 IDxcPdbUtils 结构 IDxcResult 结构 ...
.. py:class:: paddle.optimizer.Optimizer(learning_rate, parameters=None, weight_decay=None, grad_clip=None, name=None) 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 docs/api/paddle/regularizer/L1Decay_cn.rst Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -3,7 +3,7 @@ L1Decay...
optimizer.ModifyStatement(stmt) } else { name := v.Name() c := stmt.Clauses[name] c.Name = name v.MergeClause(&c) stmt.Clauses[name] = c } } AI代码助手复制代码 这里添加进来一个 Clause 之后,会调用 MergeClause 将语句进行合并,而 OnConflict 的适配是这样: ...
也就是先把所有的.data和.grad.data从gpu转移到cpu上,然后再用del 删除optimizer,最后再进行gc.collect(), torch.cuda.empty_cache(). 这个的原理本人猜测可能是cpu上的无用变量更好检测到吧。 但是!这个对本人的问题还是解决不了。但本人改进了一下最后还是成功了!
优化阶段:calcite optimizer 优化(RelNode -> RelNode,剪枝、谓词下推等) 物理计划生成阶段:Logical Plan 转换为 Physical Plan(等同于 RelNode 转换成 Transformation) 执行阶段:通过 Transformation 集合生成 StreamGraph,提交到运行环境执行。 初看起来确实比较复杂,但对于这种分层的架构而言,我们只要关注与改造语法相关...
299 + # 调用生成模式函数,生成大量样本(999999次) 300 + generate_mode(999999) 301 + # 退出程序 302 + sys.exit() 303 + 304 + 305 + # DeepSpeed初始化 306 + engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(config=ds_config, model=model, 307 + model_parameters=model.parameters...