优化代码 翻译自：http://scipy-lectures.github.com/advanced/optimizing/index.html 作者:Gaël Varoquaux License:Creative Commons Attribution 3.0 United States License (CC-by) http://creativecommons.org/licens
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2024-01-06 21:19:41
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1.优化器的选择自深度学习发展以来，就有很多关于优化器的研究者工作，优化器的目的是为了让损失函数尽可能的小，从而找到合适的参数来完成某项任务。目前业界主要用到的优化器有SGD、RMSProp、Adam、AdaDelt等，其中由于带momentum的SGD优化器广泛应用于学术界和工业界，所以我们发布的模型也大都使用该优化器来实现损失函数的梯度下降。带momentum的SGD优化器有两个劣势，其一是收
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：O(1) ->
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2023-08-16 10:14:28
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2015 年，ResNet 横空出世，一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖，而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去，这一论文的被引量已达43413次。最近，来自亚马逊、加州大学戴维斯分校的张航、李沐、Alexander Smola 等研究者进一步改进了 ResNet，提出了ResNeSt，在性能上有显著提升，但参数量并没有显著增加
文章目录一、背景介绍二、ResNet网络结构1.ResNet34结构示意图2.不同层数的ResNet采用的Block结构。3.不同层数的ResNet网络结构示意图4.实验结果三、Pytroch代码1.代码简单介绍2. 常见ResNet网络代码汇总四、参考文献 一、背景介绍问题： 当网络层数越来越深时，模型性能不如层数相对较少的模型。这将不利于构建更深的模型。现阶段有采用BatchNorm层来缓解
# Spark优化例子
## 简介
Spark是一个流行的大数据处理框架，可以在分布式计算环境下高效地处理大规模数据集。在使用Spark时，我们常常需要优化代码性能，以提高数据处理效率。本文将介绍一些常见的Spark优化技巧，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark中一个重要的概念，它决定了数据在集群中的分布方式。合理地进行数据分区可以加速数据的处理过程。
Sp
原创
2023-08-13 07:39:31
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1,测试a#!/usr/bin/env pythondef a(fn): print 'a>>>>' def d(stc): print stc+'d>>>>>' fn(stc); return ddef b(fn): def e(args): print fn(args)
原创
2023-04-26 01:13:24
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1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据、算法等超参数以外的元素。本项目使用基于贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回
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2023-12-15 05:31:41
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能
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2023-10-14 08:59:37
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文章目录一、简介二、optimizer属性方法1. zero_grad()2. step()3. add_param_group()4. state_dict()5. load_state_dict()学习率动量三、常见优化器介绍1. BGD（Batch Gradient Descent）2. Stochastic Gradient Descent（SGD）3. Mini-Batch Gradi
torch.optim.SGDclass torch.optim.SGD(params, lr=<object object>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)功能:可实现SGD优化算法，带动量SGD优化算法，带NAG(Nesterov accelerated gradient)动量SGD优化算法,并且均
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2023-06-28 20:29:39
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心得： 总感觉自己要学的东西还有很多，一方面让自己工程能力，代码能力或者新学习一门语言来进一步提高自己的技术，另一方面，自己在机器学习上的成就还得继续研究，不仅仅只是懂工程而且还要学习一定的算法，所以算法不能说研究的太通，但还需要一定的理解，毕竟还是要以工程能力为主。一、优化器是什么一言以蔽之，优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更
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2023-12-16 16:41:29
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训练过程中的本质就是在最小化损失，在定义损失之后，接下来就是训练网络参数了，优化器可以让神经网络更快收敛到最小值。本文介绍几种 tensorflow 常用的优化器函数。 1、GradientDescentOptimizer梯度下降算法需要用到全部样本，训练速度比较慢。tf.train.GradientDescentOptimizer(
learning_rate,
use_locking
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2024-01-02 12:13:32
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场景 我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条 学生表: create table Student( id int PRIMARY KEY,
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2021-08-18 01:16:50
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场景 我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条 学生表: create table Student( id int PRIMARY KEY,
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2021-08-18 01:16:56
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一. SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。1. SGD随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。 优点： 简单性，在优化算法中没有太多的参数需要调整，通过少量的计算量就可以获得比较好的结果。 缺点： 在某些极端情
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2023-12-12 16:10:25
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使用IN()子查询性能下降的例子及优化（特定在mysql5.5版本线）1、查询需求： 知道某个用户的gameid 为 101190 查询用户的name （这两个字段分别在两个表中 通过id字段关联)如果使用IN子查询 mysql语句可以这样写：mysql> select name from lee
原创
2014-02-17 15:59:04
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def next(self):方法来实现协议 2. 写一个实现迭代器协议的类,让此类可以生成从b 开始的n个素数 class Prime: def init(self, b, n): … def iter(self): ….L = [x for x in Prime(10, 4)]print(L...
原创
2021-04-22 19:27:56
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def next(self):方法来实现协议
2. 写一个实现迭代器协议的类,让此类可以生成从b 开始的n个素数
class Prime:
def init(self, b, n):
…
def iter(self):
….
L = [x for x in Prime(10, 4)]
print(L...
原创
2022-04-02 18:33:46
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```
import struct i = 1024
# s0为一个字符串，长度为4，即占四个字节，这样方便传输与保存二进制数据。
s0 = struct.pack(">I", i)
print(s0)
i2 = struct.unpack(">I",s0)
print(i2) ```
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2019-06-14 11:40:00
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