Scheduler 要导入哪个包

在 PyTorch 中，要使用 Scheduler 需要导入 torch.optim.lr_scheduler 包。你可以通过以下代码进行导入：

import torch.optim as optim
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

相关问题

dolphinscheduler3.1.4部署

DolphinScheduler 是一个易于使用和可扩展的大数据可视化分布式任务调度平台。它支持多种任务类型，包括 Hadoop、Spark、Flink 等，并允许用户通过 WebUI 进行统一管理。本文将介绍 DolphinScheduler 3.1.4 版本的部署流程。

1. 环境要求

- Java 8 或以上版本
- ZooKeeper 3.5.7 或以上版本
- MySQL 5.6 或以上版本
- Hadoop 2.x 或 3.x
- Spark 2.x 或以上版本
- Flink 1.9.x 或以上版本
- Maven 3.x 或以上版本

2. 下载源码

从 DolphinScheduler 的官方仓库（https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler ）下载最新的源码，解压后进入根目录。

3. 编译打包

在根目录下执行以下命令，编译并打包 DolphinScheduler：

mvn clean package -DskipTests -P all-in-one

等待编译完成后，在 target 目录下生成 dolphinscheduler-all-3.1.4-distribution.tar.gz。

4. 解压部署包

将压缩包解压到指定目录下，如 /opt/dolphinscheduler。

tar -zxvf dolphinscheduler-all-3.1.4-distribution.tar.gz -C /opt/

5. 配置数据库

- 创建数据库

CREATE DATABASE dolphinscheduler DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci;

- 导入初始数据

进入 DolphinScheduler 的 bin 目录，执行以下命令，导入数据库结构和初始数据：

sh create-dolphinscheduler.sh -p mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -v root

其中，-h 表示数据库主机，-P 表示端口，-u 表示用户名，-v 表示密码。

6. 配置 ZooKeeper

在 DolphinScheduler 的 conf 目录下，编辑 zookeeper.properties 文件，设置 ZooKeeper 服务器的连接信息：

zookeeper.quorum=127.0.0.1:2181
zookeeper.root=scheduler

其中，zookeeper.quorum 表示 ZooKeeper 服务器的IP地址和端口号，zookeeper.root 表示 DolphinScheduler 在 ZooKeeper 中注册的根目录。

7. 配置 Hadoop、Spark 和 Flink

在 DolphinScheduler 的 conf 目录下，编辑 resource.properties 文件，设置 Hadoop、Spark 和 Flink 的相关配置信息：

# Hadoop
hdfs.url=hdfs://127.0.0.1:9000
hadoop.home=/opt/hadoop-2.7.7

# Spark
spark.home=/opt/spark-2.4.7

# Flink
flink.home=/opt/flink-1.9.3
flink.yarn.conf.dir=/opt/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/

其中，hdfs.url 表示 Hadoop 的 HDFS 地址，hadoop.home 表示 Hadoop 的安装路径，spark.home 表示 Spark 的安装路径，flink.home 表示 Flink 的安装路径，flink.yarn.conf.dir 表示 Flink 运行在 YARN 模式时需要的配置文件路径。

8. 启动服务

在 DolphinScheduler 的 bin 目录下，执行以下命令，启动 DolphinScheduler：

sh dolphinscheduler-daemon.sh start all

其中，all 表示启动所有服务，也可以指定启动单个服务，如 masterserver、workerserver、alertserver、apiserver 和 logger-server。

9. 访问 WebUI

启动完成后，在浏览器中输入 http://127.0.0.1:12345/ 进入 DolphinScheduler 的 WebUI。

以上就是 DolphinScheduler 3.1.4 的部署流程。通过以上步骤，您可以将 DolphinScheduler 部署到本地或远程服务器，并开始使用和管理您的任务。

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

这是一个导入 PyTorch 中学习率调度器模块 `torch.optim.lr_scheduler` 的语句。学习率调度器是用来动态地调整训练过程中的学习率，以提高模型的性能和收敛速度。该模块中包含了多个学习率调度器，例如 StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau 等。您可以通过该模块中的类来初始化一个特定的学习率调度器，并将其与优化器一起使用。