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推特工程师推荐的通过深度学习框架的二阶优化器

你是否曾想在TensorFlow或PyTorch编写的代码中使用二阶优化器?使用SciPy最小化来优化一个张量字典呢?如果是这样,可能需要很多麻烦的代码。对于另一种方法,请看dict-minimize包,它兼顾一切,让用户轻松优化在TensorFlow、PyTorch或JAX中实现的目标。 背景 现代深度学习框架及其内置的优化工具,都是围绕着用户想要使用随机梯度下降(SGD)或其变体(如ADAM)进行优化的假设而设计的。许多深度学习从业者甚至可能不知道在优化界有大量关于更普遍的方法的文献,这些方法在深度学习兴起之前是占主导地位的。 特别是,像L-BFGS和共轭梯度(CG)这样的方法是前深度学习时代的常用方法(有些人可能还记得使用minim.m)。那么,是什么改变了呢?在深度学习中,我们要处理巨大的数据集。因此,为训练网络获得准确的梯度需要整个时代的数据,这在计算上是不可行的。因此,我们改用做数据子采样来获得训练损失梯度的随机(无偏)估计,并使用SGD。深度学习的奇迹是,对于训练深度神经网络的权重,使用随机梯度实际上比批量优化效果更好。这是因为隐性正则化和其他原因。 然而,优化不仅仅是训...

xRedis 1.5.0 发布,Redis 的 C++ 客户端库

xRedis1.5.0 版本发布! xRedis是一个 C++ 开发的 redis 客户端,是对 hiredis 的 C++ 封装,提供易用的 redis 操作接口。 功能与特点: 支持数据多节点分布存储,可自定义分片规则; 支持同时连接到每个分片的主从节点,支持主从读写分离; 支持对每个存储节点建立连接池; 支持同时连接多个数据分片集群; 支持连接到官方集群,支持自动计算节点索引位置,支持REDIS集群节点变化连接自动切换; 当官方集群节点有添加/删除/slot分布变化时,到集群的连接池会自动更新。 提供简单易用的C++接口封装,已实现大部分REDIS命令; 只依赖hiredis库; 多线程安全 支持带密码连接; 支持linux、windows平台 release 1.5.0 更新: 支持自动计算节点索引位置,支持REDIS集群节点变化连接自动切换; 当官方集群节点有添加/删除/slot分布变化时,到集群的连接池会自动更新。 修复redis官方集群连接重连接BUG。 xRedis添加内部日志模块。 更多内容见: https://github.com/0xsky/xredis

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