经过了大量炼丹的同学都知道，超参数是一个非常玄乎的东西，比如batch size，学习率等，这些东西的设定并没有什么规律和原因，论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？ 在这篇文章中，我会讲一种非常简单却有效的方法来确定合理的初始学习率。 学习率的重要性 目前深度学习使用的都是非常简单的一阶收敛算法，梯度下降法，不管有多少自
经过了大量炼丹的同学都知道，超参数是一个非常玄乎的东西，比如batch size，学习率等，这些东西的设定并没有什么规律和原因，论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？
本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate
读者：程序执行正确, 但退出时崩溃在 main() 最后一个语句之后。为什么会这样？
matlab提供了一些处理多项式的专用函数，用户可以很方便地进行多项式的建立、多项式求值、乘法和除法运算，以及求多项式的倒数和微分、多项式的根、多项式的展开和拟合等。 一、多项式的建立 对于多项式，用多项式的系数按照降幂次序存放在向量中，顺序必须是从高到低进行排列。例如，多项式可以用系数向量来表示。多项式就转换为多项式系数向量问题，在多项式中缺少的幂次要用0来补齐。 通过ploy2sym()将向量转换为多项式 如果通过多项式的根建立，可以使用ploy()来创建多项式 二、多项式的求值与求根 1.多项式求值
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO，具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
深度学习表现为使用更巧妙的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是
在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛；如果学习率过小，优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此，一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解，然后逐渐减小学习率，使得优化算法可以更精细地调整模型参数，从而找到更好的最优解。
https://github.com/zhangyue0503/html5js/blob/master/javascriptninja/
本系列介绍分布式优化器，分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器，PyTorch 分布式优化器，按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器，主要涉及模型并行（流水线并行）。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
做一元的优化：只有要给参数 optimize,optimise，此外，optim也可以做一元优化。前面两个较为常用些。
定义函数时，*args作用：传入参数个数不限 **kwargs作用：将“a=1”形式的参数转化成字典
我们接下来通过几篇文章来看看分布式优化器。本系列分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器，PyTorch 分布式优化器，按照深度递进。
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
为了使用torch.optim，你必须构建一个优化对象，那将会保持现有的状态，并且基于计算的来更新参数。
项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
本文介绍了PyTorch中梯度（gradient）和变量（variable）的基本概念，以及如何在PyTorch中计算梯度、更新参数（更新variable），并介绍了torch.autograd和torch.optim等工具。此外，文章还探讨了Variable和Tensor之间的关系，以及如何在PyTorch中创建和使用自定义Variable。通过理解这些概念和工具，开发者可以更好地利用PyTorch进行深度学习研究和实践。
最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
回归问题是机器学习领域中最古老、最基础，同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗、零售还是自然科学中，回归模型都扮演着至关重要的角色。简单地说，回归分析旨在建立一个模型，通过这个模型我们可以用一组特征（自变量）来预测一个连续的结果（因变量）。例如，用房间面积、位置等特征来预测房价。
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。
全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器，试图避免局部最优点）。
几周前，出版社赠了本C++之父新作<<C++之旅>>，因为当时比较忙，所以一直在手边放着，有时间的时候随意翻几页，断断续续也看了一部分，今天借助本文，分享下。
BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
abs()函数返回数字（可为普通型、长整型或浮点型）的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。例如：
Python是一种解释性、面向对象并具有动态语义的高级程序语言。它内建了高级的数据结构，结合了动态类型和动态绑定的优点，这使得它在快速应用开发中非常有吸引力，并且可作为脚本或胶水语言来连接现有的组件或服务。Python 支持模块和包，从而鼓励了程序的模块化和代码重用。
0.概述 前面介绍了语言的演进以及一些基础概念后，从本篇开始进入了语言的核心问题中。这一篇讨论的是语言计算模型（大致可以用控制流来表述），大致如下7种： 顺序执行：最基本的流程控制，按部就班的一条一条按顺序执行； 选择：根据运行时的某些条件来决定执行那些，如if else等； 迭代：反复（或特定次数）的执行一段代码，如for循环； 过程抽象：把一段代码抽象成一个简单的过程单元，用来完成某项特定的代码逻辑（后续第5篇博客子程序和控制抽象讨论）； 递归：一个表达式直接或者间接的调用自身； 并发：两个或更多程序片
defer是Go语言提供的一种用于注册延迟调用的机制：让函数或语句可以在当前函数执行完毕后（包括通过return正常结束或者panic导致的异常结束）执行。深受Go开发者的欢迎，但一不小心就会掉进它的温柔陷阱，只有深入理解它的原理，我们才能轻松避开，写出漂亮稳健的代码。
defer是Go语言提供的一种用于注册延迟调用的机制：让函数或语句可以在当前函数执行完毕后（包括通过return正常结束或者panic导致的异常结束）执行。
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
在Rust编译器的源代码中，rust/compiler/rustc_const_eval/src/util/check_validity_requirement.rs文件的作用是进行验证要求的检查。具体而言，该文件定义了函数check_validity_requirement，它用于检查常量表达式的有效性要求。
在主函数中，把 hello 函数赋值给了变量 h。在条件判断中，h != nil，所以会打印，not nil。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思；)**。
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数： 如何包装 PyTorch 模型以用于 scikit-learn 以及如何使用网格搜索
最近在学习javascript函数式编程，对其中大名鼎鼎的curry十分感兴趣，curry函数可以接受一个函数，我们暂且称之为原始函数，返回的也是一个函数，柯里化函数，这个返回的柯里化函数功能十分强大，他在执行的过程中，不断的返回一个贮存了传入参数的函数，直到触发了原始函数执行的条件。这么说比较概括，那么就举个例子来说明一下：
在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。 例如： 输入
很多人提起 Vue 中的 computed，第一反应就是计算属性会缓存，那么它到底是怎么缓存的呢？缓存的到底是什么，什么时候缓存会失效，相信还是有很多人对此很模糊。
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
torch.nn.Module.state_dict (Python method, in Module)
在使用pytorch进行模型训练时，经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率，在pytorch中给出了非常方面的方法：
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
Kotlin 当中的 Lazy 想必大家都已经非常熟悉了，它其实承载的功能就是变量的延迟求值。今天我们同样来对比一下其他语言对于类似功能的实现。
Pytorch提供了大量预定义的层，使用框架时，主要是需要关注使用哪些层来构造模型。
(3) 函数名后面括号中的一系列名称是函数的形式参数。使用函数时，形式参数在函数调用时被绑定（和赋值语句一样）到实际参数（通常指代函数调用时的参数）。
该函数的第一个参数是一个闭包，用于指定阶乘（factorial）的计算方法。第二个参数是一个值，指定了要计算10以内的阶乘。
引发错误将导致当前表达式计算停止，并且表达式计算堆栈将展开，直到发生以下任一情况：
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