1.PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解
2.Pytorch nn.Module接口及源码分析
3.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
4.openctp通道源码开放二(新浪行情CTPAPI)
5.Flink Collector Output 接口源码解析
6.Java 集合(3)-- Iterable接口源码级别详解
PyTorch 源码解读之 torch.optim:优化算法接口详解
本文深入解读了 PyTorch 中的接口n接优化算法接口 torch.optim,主要包括优化器 Optimizer、源码学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。最置福以下为详细内容:
Optimizer 是新配所有优化器的基类,提供了初始化、口源更新参数、接口n接转转钓鱼源码2018设置初始学习率等基本方法。源码在初始化优化器时,最置福需要传入模型的新配可学习参数和超参数。Optimizer 的口源核心方法包括:
1. 初始化函数:创建优化器时,需指定模型的接口n接可学习参数和超参数,如学习率、源码动量等。最置福
2. add_param_group:允许为模型的新配不同可学习参数组设置不同的超参数,以适应不同的口源学习需求。
3. step:执行一次模型参数更新,需要闭包提供损失函数的梯度信息。
4. zero_grad:在更新参数前,清空参数的梯度信息。
5. state_dict 和 load_state_dict:用于序列化和反序列化优化器的状态,便于保存和加载模型的训练状态。
Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam,各有特点,适用于不同的应用场景。例如,SGD 适用于简单场景,而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。
学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率,以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略,java源码解读 pdf如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等,每种策略都有其特点和应用场景,如 StepLR 用于周期性调整学习率,以加速收敛。
SWA(随机权重平均)是一种优化算法,通过在训练过程中计算模型参数的平均值,可以得到更稳定的模型,提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类,用于更新模型的平均参数,以及 update_bn 函数,用于在训练过程中更新批量归一化参数。
总结,torch.optim 提供了丰富的优化算法接口,可以根据模型训练的需求灵活选择和配置,以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略,开发者可以更有效地训练深度学习模型。
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块,它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法,开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类,用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建,允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module,易语言反毒源码开发者可以自定义功能模块,如卷积层、池化层等,这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如:
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API,包括类变量、重要概念(如parameters和buffer)、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如,可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪,这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度,有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典,常用于模型的保存和加载。
此外,_apply()方法用于执行自定义操作,如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法,开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言,torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件,它提供了丰富的API和功能,支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法,开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析
Vert.x 4.x 源码深度解析:Context核心概念详解 Vert.x 通过Context这一核心机制,趣扑源码网解决了多线程环境下的资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色,确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构,包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。Context源代码解析
Context接口定义了基础的事件处理功能,如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context,包含内部方法和功能,通常开发者无需直接接触,如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中,Context的切换策略取决于线程类型,Vertx线程会使用上下文切换,而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。 ContextBase是ContextInternal的实现类,负责执行耗时任务,内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略,它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务,同时监控性能。 Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期,它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用,如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。额外说明
Context与线程并非直接绑定,而是根据场景动态管理。部署时创建新Context,非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时,php预览视频源码当前线程的Context会被暂时替换,任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释,如需获取完整注释版本,可联系作者。 Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺,它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序,是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现,有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。openctp通道源码开放二(新浪行情CTPAPI)
CTPAPI接口源码的开放,引发了广泛关注,短短几天内获得了上千次的点赞与收藏。CTPAPI,由上期所旗下的技术公司开发,以其精湛设计、高效率与开放运营模式,备受投资者青睐,几乎成为了期货交易的必备选择。然而,股票市场中,虽然有多家技术公司与券商提供了各自的柜台服务,但其影响力与CTPAPI相比仍有差距。面对多品种交易或更换券商需求,openctp提供的统一CTPAPI接口技术显得尤为重要。用户只需一个接口,就能接入包括期货、期权、A股、港股、美股、外盘期货在内的全市场全品种。
本文将介绍openctp再次开放的新浪行情通道CTPAPI接口源码。对于从互联网获取股票行情,前文已有详细说明,这里简要概述新浪的方法。只需输入指定网址,即可接收股票行情数据。具体格式如下:
单个股票: hq.sinajs.cn/list=sz...
多个股票: hq.sinajs.cn/list=sh...
然而,去年新浪对协议进行了调整,改动了HTTP头部,需额外添加特定字段,否则访问会被拒绝。详情请参考相关文章:《新浪行情无法接收的解决方法》。
CTPAPI在期货领域广为人知,但在股票市场中可能较少被提及。为了帮助用户更好地理解如何利用此接口接收股票行情,本文提供了一个示例。同时,公开了新浪行情CTPAPI源码地址,用户可访问:/krenx/openctp/tree/master/ctp2Sina行情。
CTPAPI接口版本多样,从6.3.到6.6.7,主要更新包括新增字段或函数,但这些新增内容大多不常使用。交易相关的接口保持稳定。为了确保兼容性和功能完整性,建议使用6.6.7及以上版本。关于接口下载与官方文档,用户可访问openctp主页:github.com/krenx/op...
为方便用户获取更多行情信息,openctp还提供了强大的行情显示工具prices,其源码地址为:github.com/krenx/op...
欲了解更多信息,请访问openctp主页:/krenx/openctp或关注公众号openctp,获取最新动态。CTPAPI相关文章,敬请关注。
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink Collector Output 接口源码解析
Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能,是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类,帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。Collector和Output接口
Collector接口有2个核心方法,Output接口则增加了4个功能,WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法,它是数据发送的核心操作,Flink中有多个Output实现类,针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。Output实现类分类
Output类可以归类为:同一operatorChain内的数据传递(如ChainingOutput和CopyingChainingOutput)、跨operatorChain间(RecordWriterOutput)、统计Metrics(CountingOutput)、广播(BroadcastingOutputCollector)和时间戳处理(TimestampedCollector)。示例应用与调用链路
通过一个示例,我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput,而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中,objectReuse配置起着决定性作用,影响性能和安全性。 总结来说,ChainingOutput用于operatorChain内部,RecordWriterOutput处理跨chain,CountingOutput负责Metrics,BroadcastingOutputCollector用于广播,TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。阅读推荐
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Java 集合(3)-- Iterable接口源码级别详解
Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口,通过实现此接口,集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出,最初包含iterator()方法,规定了遍历集合内元素的标准。实现Iterable接口后,我们能够使用增强的for循环进行迭代。
Iterable接口内部定义了默认方法,如iterator()、forEach()、spliterator(),这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器,而forEach()方法允许将操作作为参数传递,实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计,返回的是专门用于并行遍历的迭代器。
在Java 8中,forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer,即消费行为接口,可以自定义动作处理元素。默认情况下,如果未自定义动作,迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器(trySplit())可以在多线程环境中实现更高效的并行计算,虽然实际分割不总是完全平均,但能有效提升性能。
Iterable接口的实现确保了快速失败机制,即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常,以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作,但维护了集合数据的稳定性和可靠性。
总结而言,Iterable接口作为集合顶级接口,定义了迭代遍历的基本规范,通过实现此接口,集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator(),使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。
WAVM源码解析 —— WASI接口定义、内部实例初始化及实例链接
从前面文章中,我们知道WAVM执行WASM程序的流程。本文着重解析第三、四、五部分:生成内部实例、调用接口与实例链接。
生成内部实例的关键在于调用接口,接口参数是Intrinsics::Module类型的列表。内部实例不基于WASM程序,仅关注导入导出段内容,因此Intrinsics::Module类仅包含Function、Global、Table、Memory等元素。宏定义WAVM_INTRINSIC_MODULE_REF(wasi)生成一个Intrinsics::Module对象,其实际实现对应WASI标准接口。
初始化Intrinsics::Module对象通过宏函数WAVM_DEFINE_INTRINSIC_FUNCTION完成,这个宏定义接口并将其赋值给Intrinsics::Module对象。以sched_yield为例,宏定义后生成一个静态的Intrinsics::Function对象,通过构造函数自动赋值到Intrinsics::Module中。
Intrinsics::instantiateModule()函数执行步骤包括:将moduleRefs转化为IR::Module,编译生成的IR::Module,调用实例化接口函数生成内部实例。关键步骤为将外部接口函数转化为WASM格式的thunks函数,并将thunks导出。最终,通过实例化创建出内部实例,与普通实例的主要区别在于导入段内容的获取方式。
链接器实现实例化的一大功能,即提供查询导出项的接口。核心逻辑简单,具体实现则较为复杂,本文不展开解析。关于实例化细节,后续文章将深入探讨。
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