Блоки в майстрі · mila-iqiablocks · GitHub

Визначень у цьому файлі не знайдено.

mila-iqiablocks

  • 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.