The Optimizer base class provides methods to compute gradients for a loss and apply gradients to variables. A collection of subclasses implement classic optimization algorithms such as GradientDescent and Adagrad. You never instantiate the Optimizer class itself, but instead instantiate one of the subcla...
def get_updates(self, params, constraints, loss): grads = self.get_gradients(loss, params) # 计算梯度 g_t self.updates = [K.update_add(self.iterations, 1)] #迭代次数加 1 lr = self.lr if self.initial_decay > 0: # 如果初始学习速率衰减因子不为0, # 则随着迭代次数增加,学习速率将不...
for net, opt, l_his in zip(nets, optimizers, losses_his): output = net(b_x) # get output for every net loss = loss_func(output, b_y) # compute loss for every net opt.zero_grad() # clear gradients for next train loss.backward() # backpropagation, compute gradients opt.step() ...
tf.train.Optimizer.get_slot_names() 返回一个由Optimizer所创建的slots的名称列表 tf.train.Optimizer.get_slot(var, name) 返回一个name所对应的slot,name是由Optimizer为var所创建 var为用于传入 minimize() 或 apply_gradients()的变量 class tf.train.GradientDescentOptimizer 使用梯度下降算法的Optimizer tf....
这些是传递给优化器子类构造函数(__init__方法)的参数,然后传递给self._set_hyper()。它们可以是常规 Python 值(如 1.0)、张量或可调用对象。如果它们是可调用的,则将在apply_gradients()期间调用可调用对象以获取超参数的值。 超参数可以通过用户代码覆盖: ...
"contiguous_gradients": true, "overlap_comm": true } } 如上所述,除了将stage字段设置为2(启用ZeRO Stage 2,但Stage 1也可以),我们还需要将offload_optimizer设备设置为cpu以启用ZeRO-Offload优化。此外,我们可以设置其他ZeRO Stage 2优化标志,例如overlap_comm来调整ZeRO-Offload性能。通过这些更改,我们现在可以...
LossScaleOptimizer将所有公共Optimizer方法委托给内部优化器。此外,在minimize和get_gradients方法中,它会缩放损失并取消缩放梯度。在方法minimize和apply_gradients中,如果任何梯度具有非有限值,它还会更新损失比例并跳过应用梯度。 超参数 可以在 LossScaleOptimizer 上访问和设置超参数,这将委托给包装的优化器。
本节的全部代码 Tensorflow 的 Optimizer 代码 我制作的 训练优化器 动画简介 PyTorch 优化器网页 PyTorch 官网 要点¶ 这节内容主要是用 Torch 实践这个 优化器 动画简介中起到的几种优化器, 这几种优化器具体的优势不会在这个节内容中说了, 所以想快速了解的话, 上面的那个动画链接是很好的去处. ...
缺点: Batch gradient descent performs redundant computations for large datasets, as it recomputes gradients for similar examples before each parameter update Stochastic gradient descent (SGD) Stochastic gradient descent performs a parameter update for each training example ...
5 import torch.nn.functional as F 6 7 from torch.autograd import Variable 8 9 import matplotlib.pyplot as plt 10 11 12 13 # 超参数 14 15 LR = 0.01 16 17 BATCH_SIZE = 32 18 19 EPOCH = 12 20 21 22 23 # 生成假数据 24