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Python memonger.search_plan方法代码示例

本文整理汇总了Python中memonger.search_plan方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python memonger.search_plan方法的具体用法?Python memonger.search_plan怎么用?Python memonger.search_plan使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在memonger的用法示例。


在下文中一共展示了memonger.search_plan方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: get_module

# 需要导入模块: import memonger [as 别名]
# 或者: from memonger import search_plan [as 别名]
def get_module(ctx, sym, provide_data, provide_label, batch_size=None, is_train=True, use_memonger=False):
    if use_memonger:
        name, data_shapes = provide_data[0]
        sym = memonger.search_plan(sym, data=data_shapes)
    mod = mx.mod.Module(symbol=sym,
                        data_names=[name for name, _ in provide_data],
                        label_names=[name for name, _ in provide_label],
                        context=ctx)
    if batch_size is not None:
        provide_data = [(name, (batch_size,) + shape[1:]) for name, shape in provide_data]
        provide_label = [(name, (batch_size,) + shape[1:]) for name, shape in provide_label]
    if is_train:
        mod.bind(data_shapes=provide_data, label_shapes=provide_label, for_training=True, inputs_need_grad=False)
    else:
        mod.bind(data_shapes=provide_data, label_shapes=provide_label, for_training=False, inputs_need_grad=False)

    mod.init_params(initializer=mx.init.Xavier(magnitude=2.))
    mod.init_optimizer(optimizer='ccsgd',
                       optimizer_params={
                            'learning_rate': 0.0001,
                            'momentum': 0.0,
                            'wd': 0.0
                        })
    return mod 
开发者ID:awslabs,项目名称:dynamic-training-with-apache-mxnet-on-aws,代码行数:26,代码来源:profiler_executor.py


注:本文中的memonger.search_plan方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。