我正在尝试在pytorch中实现WNGrad (从技术上讲,WN-Adam,本文中的算法4)优化器()。我以前从未在pytorch中实现过优化器,所以我不知道我是否做得正确(我是从adam实现开始的)。优化器没有取得很大的进展,并且像我预期的那样下降(bj值只能单调增加,这种情况发生得很快,所以没有任何进展),但我猜我有一个bug。标准优化器(Adam,SGD)在我正在尝试优化的同一模型上工作得很好。
这个实现看起来正确吗?
from torch.optim import Optimizer
class WNAdam(Optimizer):
"""Implem
我刚刚开始使用tensorflow进行深度学习。我偶然发现了ann_visualizer,想试一试。我按照指南安装和使用它。我还安装了graphviz包,它位于我的源文件夹中。 import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras as keras
data = pd.read_csv('DataSets/Churn_Modelling.csv')
x = data.iloc[: , 3:-1].values
y = data.iloc[: , -1].values
from
我有以下TensorFlow代码:
layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
但是抛出了以下错误:
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,5741,20000], [20000,128].
它说x的形状是(?,5741,20000)。如何将x的形状转换为(57
最近,我发现了一个具有以下代码的站点:
<link rel="dns-prefetch" href="//ajax.googleapis.com">
在查一查中,它说它习惯于Reduce DNS lookup time by pre-resolving at the browser.
所以我的问题是,除了(希望)让网站感觉更快,它有没有其他影响SEO或网站一般?
自述文件提供了以下评论:
/*
The weights for this particular network were batch normalized but for inference we may use :
w = gamma / √(s + 0.001), b = ß - ( A * m )
s: variance
m: mean
gamma : gamma
ß: beta
w: weights of a feature channel
b: bias of a feature channel
for every feature channel sep