init_process(rank, world_size, train_admm)
时间: 2023-12-28 21:05:40 浏览: 19
这段代码中的`init_process`是一个自定义的函数,它的作用是初始化分布式训练相关的参数,包括进程的`rank`、总共的进程数`world_size`和是否使用ADMM的标志`train_admm`。
在分布式训练中,通常需要启动多个进程,每个进程负责计算一部分数据,然后将结果发送给其他进程进行汇总。为了确保各个进程之间的通信正常,需要在每个进程中初始化一些参数,其中包括该进程的`rank`和总共的进程数`world_size`。
此外,ADMM是一种优化算法,可用于分布式训练。`train_admm`标志表示是否使用ADMM算法进行训练。如果`train_admm`为`True`,则表示使用ADMM算法进行训练,否则表示不使用。
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matlab中全变分18张彩色图像融合的TV_ADMM函数代码
下面是matlab中全变分18张彩色图像融合的TV_ADMM函数代码:
```matlab
function [f, cost] = TV_ADMM(f0, g, lambda, max_iter, tol)
% f0: 初始化图像
% g: 目标图像
% lambda: 惩罚因子
% max_iter: 最大迭代次数
% tol: 精度
% 定义图像尺寸和惩罚项系数
[m, n] = size(f0);
tau = 0.01;
% 定义算子
[Dx, Dy] = getD(m, n);
% 初始化变量
u = zeros(m, n);
px = zeros(m, n);
py = zeros(m, n);
% 迭代计算
for iter=1:max_iter
% 更新f
f = (f0 + tau * (px - Dx' * u + py - Dy' * u)) / (1 + tau);
% 更新p
px_old = px;
py_old = py;
grad_f = getGradient(f);
px = softThreshold(Dx * u + grad_f(:,:,1) / lambda, 1 / lambda);
py = softThreshold(Dy * u + grad_f(:,:,2) / lambda, 1 / lambda);
% 更新u
u = u + tau * (Dx * px + Dy * py - g + f);
% 计算误差
cost(iter) = norm(f - g, 'fro')^2 + lambda * (norm(px(:), 1) + norm(py(:), 1));
if iter>1 && abs(cost(iter)-cost(iter-1))/cost(iter)<tol
break;
end
end
end
% 定义算子
function [Dx, Dy] = getD(m, n)
e = ones(m, 1);
S = spdiags([e -2*e e], 0:2, m, m);
I = speye(m);
Dx = kron(S, I);
e = ones(n, 1);
S = spdiags([e -2*e e], 0:2, n, n);
I = speye(n);
Dy = kron(I, S);
end
% 获取梯度
function grad = getGradient(f)
[M, N] = size(f);
grad = zeros(M, N, 2);
grad(:,:,1) = f(:,[2:N N]) - f;
grad(:,:,2) = f([2:M M],:) - f;
end
% 软阈值函数
function y = softThreshold(x, T)
y = sign(x) .* max(abs(x) - T, 0);
end
```
其中,`getD`函数是获取算子的函数,`getGradient`函数是获取梯度的函数,`softThreshold`函数是软阈值函数。
通过admm训练MackeyGlass_t17数据集优化回声状态网络的输出权重并输出预测结果绘图比较matlab代码
以下是使用ADMM训练回声状态网络(ESN)的MATLAB代码,用于MackeyGlass_t17数据集的预测:
```
% Load data
load('MackeyGlass_t17.mat');
data = MackeyGlass_t17';
% Define ESN parameters
n = 1000; % number of neurons
rho = 0.99; % spectral radius
alpha = 0.5; % leaking rate
win = randn(n,1); % input weights
w = randn(n,n)*0.4; % reservoir weights
% Train ESN using ADMM
lambda = 10; % regularization parameter
maxIter = 100; % maximum number of iterations
rho_admm = 1.5; % ADMM penalty parameter
x = zeros(n,1); % initial state
z = zeros(n,maxIter); % ADMM auxiliary variable
u = zeros(n,maxIter); % ADMM dual variable
for i = 1:maxIter
% Update reservoir state
x = (1-alpha)*x + alpha*tanh(w*x + win*data(i));
% Update auxiliary variable
z(:,i) = (w + rho_admm*eye(n)) \ (win*data(i) - w*x + u(:,i));
% Update dual variable
u(:,i+1) = u(:,i) + rho_admm*(w*x + z(:,i) - win*data(i));
end
% Compute output weights using ridge regression
X = z(:,1:end-1)';
Y = data(1:end-1)';
Wout = (X'*X + lambda*eye(size(X,2))) \ (X'*Y);
% Test ESN on new data
numSamples = 500; % number of test samples
y = zeros(numSamples,1); % ESN predictions
x = zeros(n,1); % initial state
for i = 1:numSamples
x = (1-alpha)*x + alpha*tanh(w*x + win*y(i));
y(i) = Wout'*tanh(w*x + win*data(maxIter+i));
end
% Plot results
figure;
plot(data(maxIter+1:maxIter+numSamples),'b');
hold on;
plot(y,'r--');
legend('True','Predicted');
title('Mackey-Glass prediction using ADMM-trained ESN');
```
在这个代码中,我们首先加载MackeyGlass_t17数据集,定义ESN的参数,并使用ADMM算法训练ESN。在训练期间,我们更新ESN的状态,计算ADMM辅助变量和双重变量,并使用岭回归计算输出权重。最后,我们使用训练好的ESN对新数据进行测试,并绘制真实值和预测值。
请注意,这是一个简化的代码示例,可能需要根据具体情况进行调整。