layer{ name: "convl" type: "Concolution" bottom: "data" top: "convl" param { lr_mult: 1 dacay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 dacay_mult: 0 } convolution_param { num_output: 96 kernel_size: 11 stride: 4 weight_filler { type: "gaussian" std: 0.01 } bias_filler { type: "constant" value: 0 } } }
时间: 2023-12-06 14:43:51 浏览: 41
这是一个卷积层的定义,名称为 "convl",输入为 "data",输出为 "convl"。卷积核数量为 96,卷积核大小为 11x11,步长为 4。权重的初始化方式为高斯分布,标准差为 0.01,偏置的初始化方式为常数,值为 0。lr_mult 和 decay_mult 是优化器中的超参数,控制权重和偏置在反向传播过程中的学习率和权重衰减。其中 lr_mult: 1表示权重和偏置的学习率相同,decay_mult: 1表示权重和偏置的权重衰减相同;lr_mult: 2表示权重的学习率是偏置的两倍,decay_mult: 0表示偏置没有权重衰减。
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分治算法:大整数乘法Python
实现大整数乘法的一种常用算法是分治算法。这种算法将两个大整数分别拆分成两个小整数,然后递归地计算出它们的积,最终合并得到最终结果。以下是Python实现:
```python
def big_int_mult(x, y):
"""
大整数乘法
:param x: 大整数
:param y: 大整数
:return: x * y 的结果
"""
# 如果x或y只有一位,则直接返回它们的乘积
if len(x) == 1 or len(y) == 1:
return str(int(x) * int(y))
# 计算x和y的长度
n = max(len(x), len(y))
# 将x和y分成两段
mid = n // 2
x_left, x_right = x[:-mid], x[-mid:]
y_left, y_right = y[:-mid], y[-mid:]
# 递归计算x_left * y_left, x_right * y_right和(x_left + x_right) * (y_left + y_right)
p1 = big_int_mult(x_left, y_left)
p2 = big_int_mult(x_right, y_right)
p3 = big_int_mult(str(int(x_left) + int(x_right)), str(int(y_left) + int(y_right)))
# 计算结果
return str(
int(p1) * 10**(2*mid) + (int(p3) - int(p1) - int(p2)) * 10**mid + int(p2)
)
```
该算法的时间复杂度为O(n^log2(3)),其中n为两个大整数的长度。该算法的空间复杂度为O(n^log2(3))。
给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None
这是一个类的定义,类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。
def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1):
这是类的初始化函数,接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_epoch五个参数。
self.optimizer = optimizer
self.T_max = T_max
self.T_mult = T_mult
self.eta_min = eta_min
self.last_epoch = last_epoch
将传入的参数分别赋值给类的属性。
self.T_cur = float(self.last_epoch)
初始化当前的T值为last_epoch。
def get_lr(self):
定义一个名为get_lr的函数。
if self.T_cur == self.T_max:
如果当前T值等于T_max,则将T_cur重置为0,并将T_max乘以T_mult。
self.T_cur = 0
self.T_max *= self.T_mult
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如果当前T值不等于T_max,则根据公式计算当前的学习率,并返回。