本文整理匯總了Python中memonger.search_plan方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python memonger.search_plan方法的具體用法？Python memonger.search_plan怎麽用？Python memonger.search_plan使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類memonger的用法示例。
在下文中一共展示了memonger.search_plan方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1: get_module
# 需要導入模塊: import memonger [as 別名]
# 或者: from memonger import search_plan [as 別名]
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