Блоки в майстрі · mila-iqiablocks · GitHub
Визначень у цьому файлі не знайдено.
- Перейдіть до файлу T
- Перейдіть до рядка L
- Перейдіть до визначення R
- Копіювати шлях
" "Алгоритми навчання." " |
імпорт журналювання |
імпортувати itertools |
з abc імпорту ABCMeta, abstractmethod |
із колекцій імпортувати OrderedDict |
з колекцій імпорту Mapping |
з шести. рухається імпорт зменшити |
з picklable_itertools. статисти імпорт |
імпортувати theano |
з шести імпортних add_metaclass |
з тензора імпорту |
з блоків. імпорт графіків ComputationGraph |
з блоків. ролі імпортувати add_role, ALGORITHM_HYPERPARAMETER, ALGORITHM_BUFFER |
з блоків. theano_expressions імпорт l2_norm |
з блоків. імпорт утилів ( |
dict_subset, pack, shared_floatx, shared_floatx_zeros_matching) |
реєстратор = реєстрація. getLogger (__name__) |
def _create_algorithm_buffer_for (param, * args, ** kwargs): |
buf = shared_floatx_zeros_matching (param, * args, ** kwargs) |
буф. тег. for_parameter = параметр |
add_role (buf, ALGORITHM_BUFFER) |
повернути buf |
@ add_metaclass (ABCMeta) |
клас TrainingAlgorithm (об'єкт): |
" "Базовий клас для навчальних алгоритмів. |
Об'єкт алгоритму навчання має простий життєвий цикл. |
Спочатку він ініціалізується, викликаючи метод: meth: `initialize`. |
На цьому етапі, наприклад, можна скомпілювати функції Theano. |
Після цього метод: meth: `process_batch` повторюється |
викликається з пакетом навчальних даних як параметром. |
" " |
@ abstractmethod |
def ініціалізується (self, ** kwargs): |
" "Ініціалізуйте навчальний алгоритм." " |
пройти |
@ abstractmethod |
def process_batch (self, batch): |
" "Обробити пакет навчальних даних. |
Атрибути |
---------- |
партія: дикт |
Словник пар (назва джерела, дані). |
" " |
пройти |
variable_mismatch_error = " " |
Блоки намагалися зіставити джерела () навчального набору даних з \ |
імена змінних Theano (), але зробити це не вдалося. \ |
Якщо ви хочете тренуватися на підмножині джерел, які надає ваш набір даних, \ |
передайте аргумент ключового слова `sources` своєму конструктору, використовуйте \ |
Трансформатор FilterSources, наданий паливом, або передайте on_unused_sources = 'попередження' \ |
або on_unused_sources = 'ігнорувати' до алгоритму GradientDescent. " " |
source_missing_error = " " |
Блоки не знайшли всіх джерел () навчального набору даних \ |
які відповідають іменам змінних Theano (). " " |
determinism_error = " "Неможливо вивести список параметрів у фіксованому порядку. |
Оскільки словники впорядковані (а Python використовує рандомізоване хешування, \ |
який може змінити порядок ітерацій у тому самому словнику з одного \ |
інтерпретатора до наступного), Блоки не можуть вивести список параметрів \ |
зі звичайного словника градієнтів у порядку, що відтворюється \ |
між сесіями перекладача; будь-ласка, вкажіть параметри \ |
явно або передавати градієнти як OrderedDict (хоча будьте обережні в \ |
побудова цього OrderedDict як OrderedDict, створеного шляхом ітерації \ |
над невпорядкованим ітератором (наприклад, dict) все одно матиме довільний \ |
і непередбачуваний порядок, який може спричинити проблеми з \ |
відтворюваність). " " |
клас UpdatesAlgorithm (TrainingAlgorithm): |
" "Базовий клас для алгоритмів, які використовують функції Theano з оновленнями. |
Параметри |
---------- |
оновлень: список кортежів або: class: ` |
- Копіювати рядки
- Копіювати постійне посилання
- Переглянути git вину
- Довідка в новому випуску
- Зверніться до GitHub
- Ціноутворення
- API
- Навчання
- Блог
- Про
Зараз ви не можете виконати цю дію.
Ви ввійшли з іншої вкладки чи вікна. Оновіть, щоб оновити сеанс. Ви вийшли з іншої вкладки чи вікна. Оновіть, щоб оновити сеанс.
- 5 порад, які допоможуть вам освоїти дихання в пілатесі - Fit School
- Дихальні вправи Стрельникова - Блог талановитих майстрів
- Чи може йога допомогти нам схуднути Майстер Саумік - справжня йога
- 7 важливих гімнастичних вправ ВСІХ кросфітерів потрібно опанувати; BOXROX
- 3 потужні способи Тарілка для контролю порцій може допомогти порціям для схуднення