Adam 是深度学习中常用的优化器，我在使用时遇到了一点问题，弄清楚后记录下来。...Adam Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种广泛使用的优化算法，在深度学习训练中特别流行。...下面是 Adam 优化器的工作原理的简要概述： 动量（Momentum）： Adam 优化器计算梯度的指数加权移动平均（也称为一阶矩估计），这有助于加速梯度下降过程中的收敛速度，并帮助克服局部最小值和鞍点...参数更新： 结合以上两点，Adam 优化器在每次迭代中更新每个参数，使用的是基于一阶矩和二阶矩调整后的梯度。...问题解决 找到原因就好办了，源码中会对优化器管理的参数做一个筛选，如果当前参数没有 grad 信息，那么优化器会将其跳过，所以训练前把所有优化器中参数的 grad 设置为 None（不是置零）即可。
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?...hl=zh-cnTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradientTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradient
他在一篇文章中详述了自己的假设，原文内容如下： 我从事在线和随机优化的研究已经有段时间了。2015 年 Adam 被提出的时候，我就已经身处这个领域了。...后来有人发现了证明中存在误差，并且 Adam 算法还无法在某些一维随机凸函数上实现收敛。尽管有着这样那样的问题，Adam 依然被认为是优化算法中的「王者」。...Rates》中的实验： 现在似乎到了丢弃深度神经网络特定设置（初始化、权重、损失函数等）的时候了，Adam 失去了其适应性，其魔法一样的默认学习率必须得到再次调整。...Adam 推出之后的大多数论文都在使用它，人们发现的其他一些高效架构也依赖于它，对于使用 NAS 或类似方法的架构来说更是如此了。但在实践中，很多架构也能很好地适配其他优化器。...并且，现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外，关于 Adam 的另一种说法是，如果它真的自适应，那我们就不需要学习率查找器（finder）和调度器（scheduler）了。
他在一篇文章中详述了自己的假设，原文内容如下： 我从事在线和随机优化的研究已经有段时间了。2015 年 Adam 被提出的时候，我就已经身处这个领域了。...后来有人发现了证明中存在误差，并且 Adam 算法还无法在某些一维随机凸函数上实现收敛。尽管有着这样那样的问题，Adam 依然被认为是优化算法中的「王者」。...在大型实验中持续有效的算法得到保留，无效的则遭到摒弃。...Adam 推出之后的大多数论文都在使用它，人们发现的其他一些高效架构也依赖于它，对于使用 NAS 或类似方法的架构来说更是如此了。但在实践中，很多架构也能很好地适配其他优化器。...并且，现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外，关于 Adam 的另一种说法是，如果它真的自适应，那我们就不需要学习率查找器（finder）和调度器（scheduler）了。 ?
最常用的Adam优化器，有着收敛速度快、调参容易等优点，但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。 因此，在很多大佬的代码中，依然会使用传统的SGD+momentum的优化器。...关于两个优化器的比较，仁者见仁智者见智，可以看一下这篇文章，有简单的关于这两个优化器的代码实现和效果比较：Pytorch的SGD,SGDM,Adam,RAdam的代码实现 这篇文章就随便的谈一谈下面的问题...，来让大家扩展一下知识： Adam被攻击的泛化问题和收敛问题； 1 Adam是什么 对机器学习有了解的朋友，应该对Adam优化器不陌生了。...【如果需要的话，之后可以简单易懂的通俗讲讲各种类型的优化器的算法】 从Adam和SGDM中就可以得知，Momentum是一个很好的设计。...但是我们也是无法直接证明Adam总是找到sharp的极小值。不过很多论文或多或少都只指出了Adam在测试的时候error会较大。 ?
一、优化算法基础与ADAM算法简介1.1 优化算法在深度学习中的作用 在深度学习中，优化算法的目标是通过不断调整模型的参数（如权重和偏置），使得损失函数的值趋于最小化，从而提升模型的表现能力...支持非凸优化： ADAM对非凸优化问题有较好的适应能力，适合深度学习的复杂模型。2.2 ADAM的局限性泛化性能欠佳： 尽管ADAM在训练集上表现良好，但可能导致模型在验证集或测试集上过拟合。...四、ADAM与学习率调度的结合实践在实际训练中，ADAM算法与学习率调度器的结合是提升模型效果的重要手段。...对于图像生成任务，适当减小ϵ，可以提高优化精度。五、总结 ADAM算法作为深度学习优化中的重要工具，以其高效性和自适应性深受欢迎，而学习率调度器则通过动态调整学习率进一步提高了优化效果。...然而，在实际应用中，不同任务对优化算法和学习率调度的需求各不相同，合理选择和调优是提升模型性能的关键。
详见《一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 对于一般新手炼丹师，优化器直接使用Adam，并使用其默认参数就...一些爱写论文的炼丹师由于追求评估指标效果，可能会偏爱前期使用Adam优化器快速下降，后期使用SGD并精调优化器参数得到更好的结果。...一，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...在keras.optimizers子模块中，它们基本上都有对应的类的实现。...Adam, 同时考虑了一阶动量和二阶动量，可以看成RMSprop上进一步考虑了Momentum。 Nadam, 在Adam基础上进一步考虑了 Nesterov Acceleration。
https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...希望在本文中已经涵盖了足够的内容，让您了解有关自动编码器的更多信息！...TensorFlow： 2015 年异构系统上的大规模机器学习。 Chollet，F。（2016年5月14日）。在Keras建立自动编码器。
而在实践过程中，我们也发现一个比较难排查的问题：原生Adam优化器，实现导致PS负载不均衡。下面会详细介绍一下。...在Adam优化器中，它的参数优化过程需要两个β参与计算，在原生TensorFlow的实现中，这两个β是所有需要此优化器进行优化的Variabl（或HashTable）所共享的，并且会与第一个Variable...基于这样的发现，优化的方法也就非常直观了，我们为每一个PS上的Adam优化器冗余创建了β参数，并在本地计算t和alpha值，去除了因此负载不均导致的PS热点问题。...以Adam优化器为例，需要创建两个slot，以保存优化中的动量信息，它的Shape与Embedding相同。在原生优化器中，这两个Variable是单独创建的，并在反向梯度更新的时候会去读写。...TensorFlow引擎中当使用多个优化器（稀疏与非稀疏）的时候，会出现重复构建反向计算图的问题，一定程度增加了额外计算，通过两张子图的拆分，恰好避免了这个问题。
选自medium 作者：Phúc Lê 机器之心编译 参与：高璇、王淑婷 Adam 自出道以来，就一直是最流行的深度学习优化器，哪怕现在其实已经有几种可能更好用的优化器…… 如果将 Adam 优化出现以来产生的关于优化过程的有趣想法按时间顺序排列的话...除非把具有学习率硬编码的代码直接从 GitHub 里复制到所选优化器中，否则我可能只会把 3e-4 放到 Adam 优化器中，然后让模型训练。如果损失减少，今天就可以收工大吉。...这篇论文指出，所有流行的深度学习框架（Tensorflow，Pytorch）都在错误的权值衰减中实现了 Adam。作者在论文中提出了以下意见： L2 正则化和权值衰减不同。...L2 正则化在 Adam 中无效。 权值衰减在 Adam 和 SGD 中同样有效。 在 SGD 中，再参数化可以使 L2 正则化和权值衰减等效。...在一周期策略中，最大学习率被设置为 LR Range test 中可以找到的最高值，最小学习率比最大学习率小几个数量级。
Google Brain新提出的优化器“Lion”，效果要比Adam(W)更好 论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.06675 代码地址：https://github.com.../google/automl/blob/master/lion/lion_pytorch.py 1 简单、内存高效、运行速度更快 与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion...此外，AdamW 中的 \epsilon 设置为 1e-6 而不是默认的 1e-8 ，因为它提高了我们实验中的稳定性，类似于 RoBERTa 中的观察结果。...Lion 生成的更新是元素二进制 \pm 1 ，作为符号操作的结果，因此它具有比其他优化器生成的更大的范数。...除了峰值性能外，对超参数的敏感性和调整它们的难度对于在实践中采用优化器也很关键。 在下图中，我们在 ImageNet 上从头开始训练 ViT-B/16 时同时更改 lr 和 \lambda 。
引言 很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。...在实际的应用中，权重W或者b往往是很多维度权重集合，就是多维的，在进行除根号操作中，会将其中大的维度的梯度大幅降低，不是说权重W变化趋势一样。...在实际操作中，推荐Adam作为默认算法，一般比RMSProp要好一点。 5 总结 为了验证四种算法的性能，在pytorch中的对同一个网络进行优化，比较四种算法损失函数随着时间的变化情况。...上图是四种优化器损失函数随着时间的变化情况，SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则....而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳。
在Unity中设置网络代理可以帮助我们在开发游戏时进行网络调试、访问网站或提高网络连接速度。下面是一些简单的步骤，教我们如何在Unity中设置网络代理。...步骤1：打开Unity编辑器首先，确保我们已经安装了Unity编辑器。在我们的电脑上找到Unity图标，双击打开编辑器。...步骤2：进入“编辑器首选项”在Unity编辑器的菜单栏中，点击“编辑器”选项，然后选择“首选项”。...这将显示外部工具设置选项。步骤4：添加代理设置在外部工具选项卡中，找到“HTTP代理服务器”和“HTTPS代理服务器”下的文本框。在这里，我们可以输入我们的代理服务器地址和端口号。...步骤5：保存设置在代理设置完成后，点击窗口底部的“应用”按钮，然后关闭首选项窗口。我们的代理设置将立即生效。现在，我们已经成功在Unity中设置了网络代理。
1.Sophia优化器介绍 斯坦福2023.5月发表的最新研究成果，他们提出了「一种叫Sophia的优化器，相比Adam，它在LLM上能够快2倍，可以大幅降低训练成本」。...在GPT-2等预训练语言模型上，Sophia以比Adam少了50%的步骤，且实现了相同的预训练损失。作者表示 Adam 对于异构曲率（heterogeneous curvatures）的适应性不足。...另一方面，vanilla Newton 方法在凸函数中具有最优的 pre-conditioner，但对于负曲率和 Hessian 的快速变化容易受到影响。...基于这些见解，该研究设计了一种新的优化器 Sophia，它比 Adam 更适应异构曲率，比 Newton 方法更能抵抗非凸性和 Hessian 的快速变化，并且还使用了成本较低的 pre-conditioner...与 AdamW 和 Lion 相比，Sophia-H 在预训练中具有更好的稳定性。梯度裁剪 (by norm) 是语言模型预训练中的一项重要技术。
废话太多，还是先看看 Deno 中的 CronJob 如何写"Hello World". ❞ 什么是 CronJob CronJob即定时任务，就类似于Linux系统的crontab，在指定的时间周期运行指定的任务...本质上CronJob是一个调度程序，使应用程序可以调度作业在特定日期或时间自动运行。今天，我们将把CronJob集成到Deno应用程序中，有兴趣看看吗？...安装 Deno 前面的文章中基本都没有提及 Deno 的安装，在国内，我们使用 "vscode-deno 之父“JJC大佬为我们提供的镜像服务进行安装，地址为https://x.deno.js.cn/,...取值范围为0-59 第二个星号使用分钟数，并且取值范围为0-59 第三个星号使用小时数，其值介于0-23之间 第四个星号为月份中的一天，其值在1-31之间 第五个星号为一年中的月份，其值在1-12之间...*', () => { // run some task console.log('This is a same thing', i++) }); deno cron 当然，除了设置
在命令提示符或终端中，输入以下命令以设置代理：```npm config set proxy http://ip.duoip.cn:8080```这个命令将设置 NPM 的代理地址。1....设置代理后，请确保您的网络设置允许访问该代理。在 Windows 系统中，您可以通过以下步骤检查和配置网络设置：a. 右键单击 "网络" 图标在任务栏上，然后选择 "网络和共享中心"。b....在 "网络和共享中心" 窗口中，单击 "更改连接属性"。c. 在 "网络连接属性" 窗口中，选择 "使用代理服务器"，然后单击 "设置"。d....在 "代理服务器" 窗口中，输入代理地址，然后单击 "确定"。1. 对于 macOS 和 Linux 系统，您需要根据您的系统和网络设置配置代理。在这些系统中，通常需要编辑配置文件以添加代理设置。...设置代理后，请确保您的 NPM 设置已正确保存。在命令提示符或终端中，输入以下命令：```npm config list```这将显示您的 NPM 配置设置。
在xml中使用android:drawableLeft="@drawable/payicon_type"; 实现 在控件左侧添加小图标。那么在代码中如何实现同样的效果呢？...Drawable drawable = FileUtil.getDrawableFromAssetFile(context, "payicon_type.png"); /** * 从assets 文件夹中获取文件并读取图片资源
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开,那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行：https://codepen.io/pen?...head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2 然后建立模型
1.Lion优化器介绍论文：https://arxiv.org/abs/2302.06675代码：automl/lion at master · google/automl · GitHub 1.1...简单、内存高效、运行速度更快1）与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion 只需要动量，将额外的内存占用减半；2）由于 Lion 的简单性，Lion 在我们的实验中具有更快的运行时间...（step/s），通常比 AdamW 和 Adafactor 提速 2-15%；1.2 Lion优化器在各种模型、任务和领域上的优越性能1.2.1 图像分类Lion 在 ImageNet 上从头开始训练或在...它还需要比Adam更小的学习率，因为符号函数产生的更新范数更大。2)优化器的另一个潜在限制——批量大小（batch size）。...Lion优化器导入Yolov82.1 修改ultralytics/yolo/engine/trainer.py核心代码：# Copyright 2023 Google Research.
在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...这取决于你运行TensorFlow Serving的服务器的cpu配置，通过查看/proc/cpuinfo可知道你该用的编译copt配置项： 使用注意事项 由于TensorFlow支持同时serve多个...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。
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