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BaiXuePrincess
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361a5393
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11月 16, 2020
作者:
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Zhou Wei
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11月 16, 2020
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d1e84f3e
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with
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python/paddle/framework/io.py
python/paddle/framework/io.py
+0
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python/paddle/optimizer/lr.py
python/paddle/optimizer/lr.py
+4
-2
未找到文件。
python/paddle/framework/io.py
浏览文件 @
361a5393
...
@@ -228,7 +228,6 @@ def save(obj, path):
...
@@ -228,7 +228,6 @@ def save(obj, path):
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()
layer_state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
adam = paddle.optimizer.Adam(
...
@@ -320,7 +319,6 @@ def load(path, **configs):
...
@@ -320,7 +319,6 @@ def load(path, **configs):
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()
layer_state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
adam = paddle.optimizer.Adam(
...
...
python/paddle/optimizer/lr.py
浏览文件 @
361a5393
...
@@ -1434,7 +1434,8 @@ class CosineAnnealingDecay(LRScheduler):
...
@@ -1434,7 +1434,8 @@ class CosineAnnealingDecay(LRScheduler):
loss.backward()
loss.backward()
sgd.step()
sgd.step()
sgd.clear_gradients()
sgd.clear_gradients()
scheduler.step()
scheduler.step() # If you update learning rate each step
# scheduler.step() # If you update learning rate each epoch
# train on static graph mode
# train on static graph mode
paddle.enable_static()
paddle.enable_static()
...
@@ -1460,7 +1461,8 @@ class CosineAnnealingDecay(LRScheduler):
...
@@ -1460,7 +1461,8 @@ class CosineAnnealingDecay(LRScheduler):
'y': np.random.randn(3, 4, 5).astype('float32')
'y': np.random.randn(3, 4, 5).astype('float32')
},
},
fetch_list=loss.name)
fetch_list=loss.name)
scheduler.step()
scheduler.step() # If you update learning rate each step
# scheduler.step() # If you update learning rate each epoch
"""
"""
def
__init__
(
self
,
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__init__
(
self
,
...
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