Ranger使用了RAdam的自适应学习率调整和Lookahead的梯度平滑
时间: 2024-05-23 07:12:01 浏览: 16
是的,Ranger确实使用了RAdam的自适应学习率调整和Lookahead的梯度平滑。具体来说,RAdam是一种基于动量的自适应学习率算法,它可以根据梯度的变化情况来调整学习率。而Lookahead则是一种梯度平滑算法,它通过将当前的梯度与之前的梯度进行平均,来减少梯度的抖动,从而提高训练的稳定性和效果。Ranger将这两种算法结合起来使用,既能够保持自适应学习率的优点,又能够减少梯度的抖动,进一步提高模型的训练效果。
相关问题
adam优化_可以丢掉SGD和Adam了,新的深度学习优化器Ranger:RAdam + LookAhead强强结合...
您的问题是关于Ranger深度学习优化器的吗?Ranger是一种结合了RAdam和LookAhead的优化器,旨在改进深度学习模型的训练效果。RAdam是一种自适应优化算法,可以自适应地调整学习率,而LookAhead可以加速模型的收敛速度。通过结合这两种算法,Ranger能够在训练深度学习模型时取得更好的结果。不过需要注意的是,优化器的选择需要根据具体的问题和数据集来进行选择,不同的优化器在不同的场景下可能会有不同的表现。
Sentry和Ranger具体如何使用
Sentry和Ranger是CDH中常用的细粒度授权管理工具,下面分别介绍它们的使用方法:
1. Sentry的使用
(1)安装和配置Sentry
首先需要在CDH集群中安装和配置Sentry服务。具体安装和配置步骤可以参考CDH文档中的说明。
(2)创建角色和授权
可以使用Sentry提供的命令行工具或Web界面来创建角色和授权。例如,以下命令可以创建一个名为“finance_analyst”的角色,并将其授权访问表“my_table”:
```
$ sentry --command create-role --role finance_analyst
$ sentry --command grant --role finance_analyst --privilege "server=server1->db=my_database->table=my_table->action=select"
```
(3)验证授权
创建角色和授权之后,可以使用授权用户的身份来验证授权是否生效。例如,可以使用以下命令来验证用户“user1”是否可以访问表“my_table”:
```
$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n user1 -e "select * from my_table"
```
2. Ranger的使用
(1)安装和配置Ranger
首先需要在CDH集群中安装和配置Ranger服务。具体安装和配置步骤可以参考CDH文档中的说明。
(2)创建策略和条件
可以使用Ranger提供的Web界面来创建策略和条件。例如,可以创建一个策略,仅允许特定用户访问表“my_table”。在创建策略时,可以指定访问条件,例如“user=user1”。
(3)验证授权
创建策略之后,可以使用授权用户的身份来验证授权是否生效。例如,可以使用以下命令来验证用户“user1”是否可以访问表“my_table”:
```
$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n user1 -e "select * from my_table"
```
综上所述,Sentry和Ranger的使用方法都比较简单,可以根据实际需求选择合适的工具来管理Hive数据表的访问权限。
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