param.data.add_(r_at)

时间: 2024-04-18 16:24:59 浏览: 20
`param.data.add_(r_at)` 是对参数 `param` 进行原地操作的。这行代码将参数 `param` 的值与 `r_at`加,并将结果存储回原来的 `param` 张量中。 在 PyTorch 中,使用 `.data` 来访问张量的底层数据,并进行原地操作。`add_()` 方法是张量的原地加法操作,它会将指定的值与张量的每个元素进行相加,并将结果保存回原来的张量中。 需要注意的是,使用 `.data` 进行原地操作可能会绕过计算图的追踪和梯度计算,因此需要谨慎使用。在大多数情况下,建议使用不带下划线的方法,例如 `param.add(r_at)`,以避免潜在的问题。
相关问题

start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime} OR start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime} OR end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime})用mybatisplus的queryWrapper如何表示

你可以使用LambdaQueryWrapper来实现该查询条件的组合。示例如下: ```java import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper; // 创建LambdaQueryWrapper对象 LambdaQueryWrapper<Entity> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>(); // 组合查询条件 queryWrapper.and(wrapper -> wrapper .ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime()) .le(Entity::getStartTime, param.getEndTime())) .or(wrapper -> wrapper .le(Entity::getStartTime, param.getStartTime()) .ge(Entity::getEndTime, param.getEndTime())) .or(wrapper -> wrapper .ge(Entity::getEndTime, param.getStartTime()) .le(Entity::getEndTime, param.getEndTime())); ``` 其中,`Entity`代表实体类,`param`代表查询参数对象。在LambdaQueryWrapper中,可以使用Lambda表达式来指定字段和对应的操作,如`.ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime())`表示`start_time >= #{param.startTime}`。`and`、`or`方法用于组合条件。 最终生成的SQL语句大致如下: ```sql SELECT * FROM table_name WHERE (start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime}) OR (start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime}) OR (end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime}) ```

self.optim.add_param_group的用法

self.optim.add_param_group() 是一个用于向优化器中添加参数组的方法,它用于动态地调整优化器的参数。 以下是使用 self.optim.add_param_group() 的一般步骤: 1. 首先,确保你已经初始化了一个优化器对象 self.optim,例如 Adam、SGD 等。 2. 创建一个新的参数组 param_group,其中包含需要添加到优化器中的参数和对应的配置。param_group 是一个字典,它应该至少包含两个键值对: - 'params':一个包含需要优化的参数的列表或者是一个参数组的迭代器。 - 其他键值对:用于配置这个参数组的其他优化选项,比如 learning_rate、weight_decay 等。 3. 使用 self.optim.add_param_group(param_group) 将 param_group 添加到优化器中。 以下是一个示例代码: ```python import torch.optim as optim # 假设你已经初始化了一个优化器对象 self.optim self.optim = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 创建一个新的参数组 param_group new_params = [{'params': model.fc.parameters(), 'lr': 0.01, 'weight_decay': 0.001}] # 将 param_group 添加到优化器中 self.optim.add_param_group(new_params) ``` 请根据你的具体情况替换示例代码中的参数和配置,确保输入的参数组格式正确。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

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