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PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器
[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 数据并行之中的优化器就是另外一种情况，因为每个worker自己计算梯度，所以优化器主要技术难点是： 每个worker有自己的优化器？还是只有一个worker才有优化器，由他统一做优化？ 每个进程拥有自己独立的优化器，优化器也是常规优化器。 这里有两个特点： 每个进程维护自己的优化器，并在每次迭代中执行一个完整的优化步骤。 DDP 与优化器实际上没有关联，DDP不对此负责，所以需要用户协同操作来保证各进程之间的优化器状态相同。这就围绕着两个环节： 优化器参数初始值相同。
1.3K30编辑于 2021-12-09 - 来自专栏Java 汇总
2.Mysql 查询优化器
源自：https://dev.mysql.com/doc/internals/en 优化器是一组例程，它们决定DBMS应该采用什么样的执行路径进行查询。 优化器是JOIN:optimize()及其所有下级例程。 优化器执行一些转换是因为常量传播，我们前面已经描述过了。顺便说一下，我们首先描述常量传播，因为它发生在MySQL发现常量表是什么之前。优化器步骤的顺序有时会有所不同。 Group By 1.如果 是索引列，则使用索引 2.如果没有索引，groupby将使用排序,优化器选择使用哈希表。 3.当使用GROUP BY x ORDER BY x时，优化器会去掉 order by，因为group by 默认也是排序的 4.优化器将某些 having 条件转移到where 条件中 5.如果 group
1.2K21发布于 2020-10-29 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化 x1被选中当且仅当x2被选中。 x2或x3被选中，可以都被选中。 x2或x3被选中，不可以都被选中。 对应的IP约束为： x1-x3<=0 x1+x5<=1 x1-x2=0 x2+x3>=1 x2+x3=1 或的逻辑约束 或的逻辑问题，可以用用bigM方法去解决，其思想是通过添加新的变量，将部分约束变成多余的 例如，对于问题 [图片] 或 [图片] （两者可以都出现），y1、y2的定义域是[0，5]。 and column j to j+2 @constraint(m, sum{x[r,c,k], r=i:i+2, c=j:j+2} == 1) end for i = 1:9, j = 1:
1.8K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏数据库与编程
查询优化器概念—查询优化器介绍
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。 第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念 4.1 查询优化器介绍 查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化器的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。 出于这个原因，优化器有时被称为基于成本的优化器（CBO），以将其与基于规则的优化器（RBO）进行对比。 注意： 优化程序可能不会从一个版本的Oracle数据库到下一个版本做出相同的决策。 4.1.3.3 优化器的类比 优化器可以比作是在线旅行顾问。 骑自行车的人想要知道从A点到B点的最有效的自行车路线。
2.1K20编辑于 2022-04-24 - 来自专栏数据库与编程
查询优化器概念：关于优化器组件
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇：查询优化器概念之关于优化器组件。 2 Estimator 优化程序根据数据字典中的统计信息估算每个计划的成本。 3 Plan Generator 优化器比较计划的成本，并选择最低成本计划（称为执行计划）传递给行源生成器。 下图显示了查询转换器将使用OR的输入查询重写为使用UNION ALL的输出查询。 2、估算器（Estimator） 估算器用于确定给定执行计划的总体成本。 因此，优化器使用公式107/58=1.84估计结果集的基数为2。 基数估计必须尽可能准确，因为它们影响执行计划的所有方面。当优化器确定连接的成本时，基数非常重要。 优化器选择成本最低的计划。 下图显示优化器测试输入查询的不同计划。
2K50编辑于 2022-04-24 - 来自专栏前端博客
浏览器层面优化前端性能(2):Reader引擎线程与模块分析优化点
defer 不会改变 script 中代码的执行顺序，示例代码会按照 1、2、3 的顺序执行。 优化渲染性能chrome 官方文档：https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/? hl=en翻译：https://x5.tencent.com/tbs/document/doc-chrome.html优化JS的执行效率动画实现使用requestAnimationFramesetTimeout CSS渲染与布局优化添加或移除一个DOM元素、修改元素属性和样式类、应用动画效果等操作，都会引起DOM结构的改变，从而导致浏览器要repaint或者reflow。 https://blog.csdn.net/Fundebug/article/details/86487117转载本站文章《浏览器层面优化前端性能(2):Reader引擎线程与模块分析优化点》,请注明出处
1.8K20编辑于 2023-04-09 - 来自专栏python前行者
优化器Optimizer
深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。 理论部分可以见斯坦福深度学习的课程。 这里推荐一个博客，总结了这些优化器的原理以及性能，写的挺好的：An overview of gradient descent optimazation algorithms 从其中讲几个比较常用的，其他的可以自己去看文档 MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer RMSPropOptimizer 常用的optimizer类 tf.train.Optimizer 优化器 2.速度更快 tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降算法的优化器。 （update operations.）使用锁 name: 名字，可选，默认是”GradientDescent”. tf.train.AdadeltaOptimizer 实现了 Adadelta算法的优化器
1.1K40发布于 2019-03-25 - 来自专栏腾讯数据库技术
MySQL优化器和SemiJoin优化
MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 ? 逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimization，简称CBO）。主要是通过一些模型，预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。 1.2. 2. In子查询转SemiJoin的优化方法 2.1 优化方法 通用的转换格式如下： SELECT ... 外部查询没有STRAIGHT_JOIN（错） 关键字STRAIGHT_JOIN表明，该查询的JOIN顺序不需要优化，按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制，经测试没有限制。
2.8K81发布于 2019-05-16 - 来自专栏Python与算法之美
优化器optimizers
本篇我们介绍优化器。 一，优化器概述 机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 一些爱写论文的炼丹师由于追求评估指标效果，可能会偏爱前期使用Adam优化器快速下降，后期使用SGD并精调优化器参数得到更好的结果。 二，优化器的使用 优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。 当然，更常见的使用是在编译时将优化器传入keras的Model,通过调用model.fit实现对Loss的的迭代优化。 初始化优化器时会创建一个变量optimier.iterations用于记录迭代的次数。因此优化器和tf.Variable一样，一般需要在@tf.function外创建。 ? ? ? ? ? ? ?
1.2K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏又见苍岚
Adam 优化器
Adam 是深度学习中常用的优化器，我在使用时遇到了一点问题，弄清楚后记录下来。 Adam Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种广泛使用的优化算法，在深度学习训练中特别流行。 下面是 Adam 优化器的工作原理的简要概述： 动量（Momentum）： Adam 优化器计算梯度的指数加权移动平均（也称为一阶矩估计），这有助于加速梯度下降过程中的收敛速度，并帮助克服局部最小值和鞍点 Adam 优化器的核心公式如下： 公式 用途 $m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_t$ 更新一阶矩估计 $v_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t 问题解决 找到原因就好办了，源码中会对优化器管理的参数做一个筛选，如果当前参数没有 grad 信息，那么优化器会将其跳过，所以训练前把所有优化器中参数的 grad 设置为 None（不是置零）即可。
2.8K10编辑于 2024-01-13 - 来自专栏朱永胜的私房菜
MySQL优化器
MySQL优化器 MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。 以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。 理解MySQL优化器 MySQL优化器使用多种统计信息和算法来决定如何执行一个查询。 优化MySQL优化器 为了优化MySQL优化器的性能，可以采取以下措施： 1. 索引优化 创建合适的索引：确保对经常查询的列创建索引。 2. 查询优化 简化查询：避免复杂的子查询，尽可能使用JOIN。 减少数据量：只查询需要的数据，使用 LIMIT来限制返回的数据量。 3. 结论 优化MySQL优化器是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调整。通过理解优化器的工作原理和采取适当的优化措施，可以显著提高数据库的性能。
28410编辑于 2024-01-05 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
MySQL优化器和SemiJoin优化
MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 ? 逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimization，简称CBO）。主要是通过一些模型，预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。 2. In子查询转SemiJoin的优化方法 1. 优化方法 通用的转换格式如下： SELECT ... 外部查询没有STRAIGHT_JOIN（错） 关键字STRAIGHT_JOIN表明，该查询的JOIN顺序不需要优化，按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制，经测试没有限制。
1.6K40发布于 2019-05-16 - 来自专栏mathor
枚举+优化（6）——双指针优化2
ans ans = s } } } print ans 这个算法的时间复杂度是O(NML)，NML是三个数组的长度，最大值都是10万，显然会超时 优化 第二个数组是1，2，4，5，10，13，第三个数组未知，什么清空都有可能。 ); } cout << ans; return 0; } 例4.题目链接：hihoCoder1607 思路 一般的暴力枚举这题肯定是过不了的，数据量太大，那我们就要想办法优化
62750发布于 2018-06-19 - 来自专栏数据和云
Oracle数据库12c release 2优化器详解
例如，在图2中优化器的缺省计划为orders(订单)和 products(产品)表之间的连接选定的是嵌套循环连接，通过对products表的索引读取。 在图2中，统计信息收集器正在监控和缓存来自orders表全扫描的数据行。基于从统计信息收集器中看到的信息，优化器会决定使用哪个子计划。 在这个例子中，哈希连接被选中，因为来自orders表的行数大于优化器最初的估计。 ? (图2:orders 和 products 表之间的连接的自适应执行计划。 (图3: Explain plan 和 DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR 为图2所示的情形所输出的计划) 为了看到自适应计划中所有的操作，包括统计收集器的位置，你必须在DBMS_XPLAN 缺省的动态取样级别是2, 因此，当级别设置为11时，动态取样启用的频率很可能大大超过以往。这会增加语句的解析时间。
2.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏java学习java
延时队列优化 （2）
看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置TTL的方式，消息可能并不会按时“死亡“，因为RabbitMQ只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列， 如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行。
1.8K30编辑于 2022-11-13 - 来自专栏技术杂记
Mysql 优化存储2
可以打印出差异的部分，我们就是通过有无差异的记录条目来确认一致性 从结果来看，是空的，说明主备数据是一致的 Note: 此时指定的host要是slave，也就是待检查的对象 ---- 停止复制 在待优化的 status\G mysql> stop slave; 停止复制后，最好再使用一个文本记录一下当前的position，以避免窗口信息丢失后，又执行了reset slave命令产生不良后果 ---- 生成优化语句
52710编辑于 2022-03-21 - 来自专栏tea9的博客
优化android程序2
数据库缓存 存到本地数据库以便管理 android的本地数据是SQLite 一个高速的文本数据库 使用这种方式有两种好处 1.客户端可以快速的从本地数据库获取数据 就算偶尔出现网络中断，我们也可以看到信息 2.
27120编辑于 2022-07-16 - 来自专栏数据库与编程
查询优化器概念：关于自动调整优化器及自适应查询优化
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇：查询优化器概念：关于自动调整优化器及自适应查询优化 1、关于自动调整优化器 优化器根据调用方式执行不同的操作。 2、关于自适应查询优化 在Oracle数据库中，自适应查询优化（adaptive query optimization）使优化器能够对执行计划进行运行时调整，并发现可以得到更好统计信息的附加信息。 如果行数低于优化器确定的阈值，则优化器选择嵌套循环连接；否则，优化器将选择散列连接。在本例中，来自order_items表的行数高于阈值，因此优化器为最终计划选择一个散列连接，并禁用缓冲。 2）第一次执行后，优化程序禁用对统计信息反馈的监视。 3）如果查询再次执行，则优化程序使用更正的基数估计值而不是通常的估计值。 2）在初始执行结束时，优化器比较以下内容: 优化器选择的并行度 根据语句实际执行期间收集的性能统计数据(例如CPU时间)计算的并行度 如果这两个值差异很大，那么数据库将标记语句进行重新解析，并将初始执行统计信息存储为反馈
2K10编辑于 2022-04-24 - 来自专栏小工匠聊架构
Oracle优化04-Optimizer优化器
---- Optimizer概述 Oracle数据库中的优化器是SQL分析和执行的优化工具，它负责制定SQL的执行计划，也就是它负责保证SQL执行效率最高. Oracle的优化器有两种 RBO 基于规则的优化器 CBO 基于代价的优化器 从ORACLE10G开始，RBO已经被弃用（但是我们依然可以通过HINT的方式使用它）。 ---- RBO(Rule Based Optimizer) RBO概述 在8i之前，ORACLE使用RBO（Rule Based Optimizer 基于规则的优化器）优化器。 可见，RBO是一种非常粗放型的优化器。 ---- 案例说明 思考：表中有索引，数据就必须选择索引吗？ CBO基于成本的优化器，其特点如下。 （1）依赖于数据对象的统计信息，例如表的记录数、消耗的数据块数、索引的可选性（不同的记录值数量）等。 （2）使用精细的成本模型来评估SQL语句的执行性能。
1.6K20发布于 2021-08-16 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
使用 Optuna 优化你的优化器
使用网格搜索、随机、贝叶斯和进化算法等不同的采样器来自动找到最佳参数。让我们简要讨论一下 Optuna 中可用的不同采样器。 网格搜索：搜索目标算法整个超参数空间的预定子集。 Optuna 术语 在 Optuna 中，有两个主要术语，即： 1) Study：整个优化过程基于一个目标函数，即研究需要一个可以优化的函数。 2) Trial：优化函数的单次执行称为trial。 model, y_pred_valid, log 现在是优化的时候了！ 做“学习”，优化！ 在使用“trial”模块定义目标函数并找到超参数后，我们都准备好进行调整了。 只需 2 行代码，所有的超参数调优就可以完成了! 因此剪枝可以提高最终分类器的复杂性并防止过度拟合。Optuna 中提供了对多个流行 ML 框架的集成，用户可以使用它在超参数训练期间尝试剪枝。
3.1K30发布于 2021-10-27
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