作者丨HUST小菜鸡（已授权）编辑丨极市平台最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面

模型的训练：tf.keras.losses和tf.keras.optimizer定义一些模型超参数：num_epochs=5batch_size=50learning_rate=0.001实例化模型和数据读取类，并实例化一个tf.keras.optimizer的优化器（这里使用常用的Adam优化器）：model=MLP()data_loader=MNISTLoader()optimiz

https://keras.io/api/optimizers/OptimizersAvailableoptimizers：SGDRMSpropAdamAdamWAdadeltaAdagradAdamaxAdafactorNadamFtrlLionLossScaleOptimizerUsagewithcompile()&fit()Anoptimizerisoneofthetwoargumentsrequiredforcompilin

机器学习|model.compile()用法model.compile()的作用:为经过设计的Model(神经网络模型)设置好：loss损失函数、optimizer优化器、metrics准确性评价函数。并且进行编译；Optimizers优化器：Optimizer的主要功能是作用在GD(梯度下降)的过程,使得Gradient(梯度)更快(快速

SDG优化器参数说明：（引用：https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=2705103）学习率（LearningRate）：学习率决定了模型权重更新的步长。较大的学习率可能导致模型训练不稳定，而较小的学习率可能导致训练速度缓慢。通常，你可以通过尝试不同的学习率来找到最佳值。默认情况下，学

总览HuggingFace的这篇文章总结了一系列节约显存的方法，非常全面。训练时显存占用的组成:模型参数优化器状态输入张量和其他临时张量激活值梯度通信缓冲“激活值”可能有点难理解。这是指像是dropout的mask、LayerNorm的\(\mu\\sigma^2\)等，不是梯度但参加到梯

一、柔性作业车间调度问题柔性作业车间调度问题（FlexibleJobShopSchedulingProblem，FJSP），是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中，有多个作业需要在多个机器上进行加工，每个作业由一系列工序组成，每个工序需要在特定的机器上完成。同时，每个机器一次只能处理一个工序，且每个工

目录train_transforms：变换Normalize(mean=127.5,std=127.5) ：缩放到[-1,1]

先说结论：表数据量太少，使用索引的效率不如全表扫描。表信息：CREATETABLE`w_map_cell`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键',`shelf_id`bigint(11)DEFAULTNULLCOMMENT'货架id',`cell_no`varchar(50)DEFAULTNULLCOMMENT'储位编号',`cell_name

参考网址：https://blog.csdn.net/weixin_44179269/article/details/124573992?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170167791616800197042802%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170167791616800197042802&a

本文是对这篇文章HowtheMySQLOptimizerCalculatestheCostofaQuery(DocID1327497.1)[1]的翻译，翻译如有不当的地方，敬请谅解，请尊重原创和翻译劳动成果，转载的时候请注明出处。谢谢！适用于：MySQL4.0及后续更高的版本本文档中的内容适用于任何平台。目标了解MySQL优化器如

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前言今天给大家推荐一款由C#开源、功能强大、免费的Windows系统优化工具-Optimizer。工具介绍Optimizer是一款功能强大的Windows系统优化工具，可帮助用户提高计算机性能、加强隐私和安全保护。该工具支持22种语言，同时提供了许多实用的功能，如关闭不必要的Windows服务、停止Wind

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1.bert为什么attention除以根号下d原因：因为点积的数量级增长很大，因此将softmax函数推向了梯度极小的区域。案例：在没有除以根号d时，raw_tensor=torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]])torch.softmax(raw_tensor,dim=1)的结果是：tensor([[0.2207,0.7329,0.0446,0.0018

bayesian优化demo运行参考链接：贝叶斯优化准备工作在所使用的python版本下，应有一个bayes_opt目录如下：如果没有这个目录，可以用pipinstallbayesian-optimization命令下载demo代码新建一个python文件basic_bayesian.py，其中代码如下：defblack_box_function(x,y):"""Fun

这里记录的是学习分享内容，文章维护在Github：studeyang/leanrning-share。优化查询语句的性能是MySQL数据库管理中的一个重要方面。在优化查询性能时，选择正确的索引对于减少查询的响应时间和提高系统性能至关重要。但是，如何确定MySQL的索引选择策略？MySQL的优化器是如何选择索

神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为优化（optimization）。而由于参数空间复杂、参数数量庞大等原因，使得神经网络的优化问题非常难。MegEngine的optimizer模块中实现了大量的优化算法，其中Optimizer是所有优

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explain语句进行分析。还需要进一步分析的话可以进行optimizer_trace，一共prepare、optimizer、execute阶段，主要关注optimizer阶段。key实际使用的索引。key_len使用的

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1待拟合函数noise服从均值为0，方差为15的正太分布，即noise~N(0,15)。2基于模型的训练根据散点图分布特点，猜测原始数据是一个二次函数模型，如下：其中，a,b,c为待训练参

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