Blokkok a mesternél · mila-iqiablocks · GitHub
Nem található meghatározások ebben a fájlban.
- Ugrás a T fájlra
- Menj az L sorra
- Menj az R definícióhoz
- Útvonal másolása
| " "Képzési algoritmusok." " |
| import naplózás |
| importálja az itertoolokat |
| abc importból ABCMeta, absztrakt módszer |
| gyűjteményekből importálja a OrderedDict fájlt |
| gyűjteményekből importálja a leképezést |
| hattól. mozog import csökkentése |
| a pácolható_szerszámokból. extrák importálják a berendezéseket |
| import theano |
| hat import add_metaclass |
| a theano import tenzorból |
| tömbökből. grafikon importálás ComputationGraph |
| tömbökből. szerepek importálják az add_role, ALGORITHM_HYPERPARAMETER, ALGORITHM_BUFFER |
| tömbökből. theano_expressions import l2_norm |
| tömbökből. utils import ( |
| dict_subset, pack, shared_floatx, shared_floatx_zeros_matching) |
| naplózó = naplózás. getLogger (__név__) |
| def _create_algorithm_buffer_for (param, * args, ** kwargs): |
| buf = shared_floatx_zeros_matching (param, * args, ** kwargs) |
| barnássárga. címke. for_parameter = forma |
| add_role (buf, ALGORITHM_BUFFER) |
| return buf |
| @ add_metaclass (ABCMeta) |
| osztály TrainingAlgorithm (objektum): |
| " "Alaposztály tanítási algoritmusokhoz. |
| A képzési algoritmus objektumnak egyszerű az életciklusa. |
| Először inicializálja a: meth: `inicializálás` metódus meghívásával. |
| Ebben a szakaszban például össze lehet állítani a Theano függvényeket. |
| Ezt követően a: meth: `process_batch` metódus ismételten megtörténik |
| paraméterként egy köteg edzésadattal hívják meg. |
| " " |
| @ absztrakt módszer |
| def inicializálás (self, ** kwargs): |
| " "Inicializálja a képzési algoritmust." " |
| passz |
| @ absztrakt módszer |
| def process_batch (saját, kötegelt): |
| " Egy edzésadat-csomag feldolgozása. |
| Attribútumok |
| ---------- |
| tétel: dict |
| (Forrásnév, adatok) párok szótára. |
| " " |
| passz |
| változó_mismatch_error = " " |
| Blocks megpróbálta a képzési adatkészlet forrásait () a \ |
| a Theano változók nevét (), de nem sikerült. \ |
| Ha az adatkészlet által biztosított források egy részhalmazán szeretne edzeni, \ |
| adja át a `sources 'kulcsszó argumentumot a konstruktorának, használja a \ |
| A FuelS által biztosított FilterSources transzformátor, vagy add tovább_unused_sources = 'warn' \ |
| vagy on_unused_sources = 'figyelmen kívül hagyja' a GradientDescent algoritmust. " " |
| source_missing_error = " " |
| A Blocks nem találta meg az összes forrás () a képzési adatkészletet \ |
| amelyek egyeznek a Theano változók nevével (). " " |
| determinism_error = " "Nem lehet következtetni a paraméterlistára rögzített sorrendben. |
| Mivel a szótárak rendezetlenek (és a Python véletlenszerű hasítást használ, \ |
| amely megváltoztathatja az iterációs sorrendet ugyanazon szótárban egyből \ |
| tolmács munkamenet a következőre), a Blocks nem következtethet a paraméterlista \ |
| a gradiensek egyszerű szótárából reprodukálható sorrendben \ |
| tolmács foglalkozásokon keresztül; vagy adja meg a paramétereket \ |
| kifejezetten, vagy adja át a gradienseket OrderedDict néven (bár a \ |
| a OrderedDict felépítése, mint egy iterálás által létrehozott OrderedDict |
| rendezetlen iterálható (pl. diktált) felett továbbra is tetszőleges \ |
| és kiszámíthatatlan rend, amely problémákat okozhat a \ |
| reprodukálhatóság). " " |
| osztály UpdatesAlgorithm (TrainingAlgorithm): |
| " " Alaposztály azoknak az algoritmusoknak, amelyek Theano függvényeket használnak frissítésekkel. |
| Paraméterek |
| ---------- |
| frissítések: sorok listája vagy: osztály: ` |
- Sorok másolása
- Másolja a permalinket
- Tekintse meg a hibát
- Hivatkozás az új számban
- Forduljon a GitHub-hoz
- Árazás
- API
- Kiképzés
- Blog
- Ról ről
Jelenleg nem hajthatja végre ezt a műveletet.
Egy másik füllel vagy ablakkal jelentkezett be. Töltse be újra a munkamenet frissítéséhez. Kijelentkezett egy másik fülön vagy ablakban. Töltse be újra a munkamenet frissítéséhez.