算法算力流程优化

发布时间: 2022-03-15 10:32:32

❶ 算法优化的意义

算法优化的意义：

一般来说，算法优化是进行网站建设或者是数据模型建设时，常用的一种优化模式。算法优化的目的和意义在于：提升网站的面向能力、图片的展现能力、以及提升读者的便利性。

优化算法有很多，关键是针对不同的优化问题，例如可行解变量的取值（连续还是离散）、目标函数和约束条件的复杂程度（线性还是非线性）等，应用不同的算法。
对于连续和线性等较简单的问题，可以选择一些经典算法，如梯度、矩阵、乘数、单纯形法、梯度下降法等，而这些也是算法优化和另猫电商中比较常见的。而对于更复杂的问题，则可考虑用一些智能优化算法，如遗传算法和蚁群算法，此外还包括模拟、禁忌搜索、粒子群算法等。

❷ tensorflow的各种优化算法怎么实现的

如何高效的学习TensorFlow代码?目前TensorFlow代码已超过40w行，从代码量上来看，绝不是一个能够迅速上手的小项目。所以，想要精通TensorFlow的同学需要做好心理准备。对于想要学习TensorFlow（以下简称TF）的人，根据目的不同，可以简单分为以下2类：1.研究学者，仅仅需要TF这个平台实现深度学习算法，无需了解太多底层原理2.好学的行业内人员（比如我⊙﹏⊙），不仅需要了解算法模型，同时还要熟悉TF平台的原理。在算子、通信、模型优化等方面进行平台的二次开发的人。研究学者：你们可以考虑使用Keras，Python写的深度神经网络库，已经实现了绝大部分神经网络，如：RNN、GRU、LSTM，CNN，Pooling，Full-Connected，以及sigmoid、tanh、Relu、PRelu、SRelu等各种激活函数。并且采用TF/Theano作为后端计算引擎，自己本身拥有一套更高层的API，可以同时跑在TF/Theano平台上。相对于TF来说，这个学习压力小了很多，我们公司负责算法的同事也是用Keras来写模型，然后我再用TF的API来实现分布式部署。附：开发人员：对于我们这类人来说，首先需要弄清平台的很多名称、概念、定义，@贾扬清曾说过TF有太多的Abstraction需要学习。诚然，这加大了我们的学习难度。但是，这也说明Google是想要把这个平台做大做强的，所以才会花时间去设计这一套框架和统一的结构。特别是读了部分源码后，更有这种感触。那么，具体要怎么开始呢？极客学院有翻译部分TF的官方文档，对于初步了解Tensor、DAG、Operator、Variable、Device、Optimizer等是帮助的。在看完这些概念后，有一个MNIST的例子程序作为TF的入门。这个样例用一个简单的Softmax实现了手写体数字识别的神经网络，只有一层参数。同时还介绍了Session、tf.placeholder、图的计算等重要概念。在看完这个样例后，如果理解了DAG和Session，可以继续看用卷积神经网络实现的MNIST，准确率上升到了99%，相对于单层Softmax的92%左右，已经接近目前最高的准确率了。TFv0.8发布了分布式模型，我也研究了将近1个月，才把Seq2seq机器翻译改造成了分布式，但是现在公司不让发布出来ORZ。好消息是，我改写了社区的MNIST分布式程序，并且已经合并到master分支了。所以，如果想要继续学习分布式的话，我建议可以看一下那份代码。比较遗憾的是，极客学院目前没有翻译分布式的教程，所以大家得移步TF官网（貌似被墙了）。由于分布式的资料较少，我这里简单梳理下概念，大家在官网会看到他们的定义：TF采用了PS/Worker的结构来定义集群，其中PS(parameterserver)：存储variable（模型参数），主要负责参数更新和发放；Worker：存储operator，主要负责图计算和梯度计算（TF使用Optimizer实现了自动化的梯度计算）；job：由于工作类型不同，用job_name来区分ps和workertask：对于每个worker来说，具体做什么任务（算什么图）也有可能不同，用task_index区分device：指具体的CPU/GPU，通常PS绑定到CPU上，Worker绑定到GPU上，各取所长。syncReplicaOptimizer：同步优化器，其本质仍然是用普通优化器进行梯度计算，但是通过Queue机制和Coordinator多线程协同实现了所有worker的梯度汇总和平均，最终将梯度传回PS进行参数更新。以上几个概念对于分布式的理解非常重要。当然，想要完全弄懂，还得不断的看文档和源码。源码我推荐几个python目录下非常值得看的基础类定义：framework/Ops.py：定义了Tensor、Graph、Opreator类等Ops/Variables.py：定义了Variable类

❸ 结构优化的目标，优化方法，优化算法哪些，及实现流程

产业结构优化升级目标：提高利润，增强产品竞争力
区域协调发展的目标：减小贫富差距
产业结构优化措施：政策扶持科技企业
区域协调发展的措施：加大欠发达地区投入，沿海地区产业重心向内地礌功辟嘉转黄辨萎玻联迁移
简单的说

❹ powell 优化算法的过程

Powell优化算法是利用仪器测井理建立误差函数（非相关函数），借助Powell方向加速法求出非相关函数达到最小时的解，对于气，水两相流动，从预设的气，水流量初始值出发，沿不同的广向进行搜索，可求出气，水两相流动中可能最大产量。与目前常用的生产测井解释方法相比，文中提出的方法具有精度高，实用性强等优点，在测井曲线有缺陷时，仍有可能得到较好的结果。
powell.c代码如下：
CODE:

＃i nclude "hjfgf.c"
double oneoptim(double x0[],double s[],double h0,double epsg,int n,double x[])
{double *a,*b,ff;
a=(double *)malloc(n*sizeof(double));
b=(double *)malloc(n*sizeof(double));
jtf(x0,h0,s,n,a,b);
ff=gold(a,b,epsg,n,x);
free(a);
free(b);
return (ff);
}
double powell(double p[],double h0,double eps,double epsg,int n,double x[])
{int i,j,m;
double *xx[4],*ss,*s;
double f,f0,f1,f2,f3,fx,dlt,df,sdx,q,d;
ss=(double *)malloc(n*(n+1)*sizeof(double));
s=(double *)malloc(n*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++)
{for(j=0;j<=n;j++)
*(ss+i*(n+1)+j)=0;
*(ss+i*(n+1)+i)=1;
}
for(i=0;i<4;i++)
xx[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=p[i];
for(;;)
{for(i=0;i<n;i++)
{*(xx[1]+i)=*(xx[0]+i);
x[i]=*(xx[1]+i);
}
f0=f1=objf(x);
dlt=-1;
for(j=0;j<n;j++)
{for(i=0;i<n;i++)
{*(xx[0]+i)=x[i];
*(s+i)=*(ss+i*(n+1)+j);
}
f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);
df=f0-f;
if(df>dlt)
{dlt=df;
m=j;
}
}
sdx=0;
for(i=0;i<n;i++)
sdx=sdx+fabs(x[i]-(*(xx[1]+i)));
if(sdx<eps)
{free(ss);
free(s);
for(i=0;i<4;i++)
free(xx[i]);
return(f);
}
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[2]+i)=x[i];
f2=f;
for(i=0;i<n;i++)
{*(xx[3]+i)=2*(*(xx[2]+i)-(*(xx[1]+i)));
x[i]=*(xx[3]+i);
}
fx=objf(x);
f3=fx;
q=(f1-2*f2+f3)*(f1-f2-dlt)*(f1-f2-dlt);
d=0.5*dlt*(f1-f3)*(f1-f3);
if((f3<f1)||(q<d))
{if(f2<=f3)
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=*(xx[2]+i);
else
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=*(xx[3]+i);
}
else
{for(i=0;i<n;i++)
{*(ss+(i+1)*(n+1))=x[i]-(*(xx[1]+i));
*(s+i)=*(ss+(i+1)*(n+1));
}
f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=x[i];
for(j=m+1;j<=n;j++)
for(i=0;i<n;i++)
*(ss+i*(n+1)+j-1)=*(ss+i*(n+1)+j);
}
}
}
或者%powell算法，用于寻找无约束最优值点
function powel=powell(x0,n,q,r,h,a)
d=eye(n); %n个线性无关的初始搜索方向
k=1;
kk=1;
xx(1,1:n)=x0;
while (kk)
y(1,1:n)=xx(k,1:n);
for j=1:n
s(j)=HJ(y(j,1:n),d(j,1:n),q); %调用0.618算法
y(j+1,1:n)=y(j,1:n)+s(j).*d(j,1:n);
end
d(n+1,1:n)=y(n+1,1:n)-y(1,1:n);
if (norm(d(n+1,1:n),2)<r)
kk=0;
break;
else
ww=0;
m=1;
for i=1:n
gg=ff(y(i,1:n),q)-ff(y(i+1,1:n),q);
if (gg>=ww)
m=i;
end
end
cha=ff(y(1,1:n),q)-2*ff(y(n+1,1:n),q)+ff(2*y(n+1,1:n)-y(1,1:n),q);
cha1=2*(ff(y(m,1:n),q)-ff(y(m+1,1:n),q));
if (cha<cha1)
s(n+1)=HJ(y(n+1,1:n),h,a,d(n+1,1:n),q)
xx(k+1,1:2)=y(n+1,1:n)+s(n+1).*d(n+1,1:n)
for j=m+1:n
d(j,1:n)=d(j+1,1:n);
end
k=k+1;
else
xx(k+1,1:n)=y(n+1,1:n);
k=k+1;
end
end
end
powel=y(n+1,1:n)

function w=HJ(x0,h,d,dd,q) %0.618算法
[a,b]=JTF(x0,h,d,dd,q); %调用进退法算法，确定范围
r=0.618;
r1=a+(1-r)*(b-a);
r2=a+r*(b-a);
y1=ff(x0+r1.*dd,q);
y2=ff(x0+r2.*dd,q);
k=1;
while (abs(r1-r2)>=0.1)
if y1<y2
b=r2;
r2=r1;
y2=y1;
r1=a+(1-r)*(b-a);
y1=ff(x0+r1.*dd,q);
else
a=r1;
r1=r2;
y1=y2;
r2=a+r*(b-a);
y2=ff(x0+r2.*dd,q);
end
end
w=(r1+r2)/2
%进退法
function [a,b]=JTF(x0,h,d,dd,q)
r0=0;
y0=ff(x0+r0.*dd,q);
k=0;
l=1;
while (l)
r1=r0+h;
y1=ff(x0+r1.*dd,q);
if y1<y0
h=d*h;
r=r0;
r0=r1;
y0=y1;
else
if k==0;
h=-h;
r=r0;
else
l=0;
break;
end
end
k=k+1;
end
a=min(r,r1);
b=max(r,r1);

❺ 如何把握算法多样化和优化

随着课堂教学改革的深化和《数学课程标准》出台，对计算教学提出了新要求，“应重视口算，加强估算，提倡算法多样化”的理念，给计算教学的课堂带来了新的活力，在不少老师的课堂上，算法多样化的理念能得到很好的体现，一道计算题通过教师的悉心引导，同学们的积极思考，奇思妙想层出不穷，学生课堂表现异常活跃，“算法多样化”成为小学数学教学中关注的一个热点。在计算教学中，我们如何把握算法多样化和优化，不使教学流于形式呢？
围绕这个问题，我们宾阳县也开展了教研活动，教师们在把算法多样化具体落实在到教学实践时，出现了不少的困惑和误区；在我们学校，老师们也以此确立了一个校级课题，进行研究，真正开展起来确实觉得对《数学课程标准》中提出的“算法多样化”这一理念的理解比较模糊，在操作上也有很多疑惑，难以把握好算法多样化教学的尺度；通过教研室组织的培训，不断学习、实践和反思，摸爬滚打中我们有了一些自己的体会：
一、算法多样化不等于算法全面化
算法多样化是一个学习共同体为解决某一个问题，通过动手实践、自主探索和合作交流后形成的多种计算方法的集合体。它是针对一个学习共同体而言的，绝不是针对某一学习个体而言。多样化并不意味着追求全面化。
首先，提倡算法多样化并不是把所有的算法都要想出来。如教学13减9得几时，学生只想到了以下四种方法：
（1）先摆13根小棒，再拿走9根，还剩4根；
（2）算减法想加法，因为9加4得13，把以13减9得4；（3）先从10里减9得1，1再加3得4；
（4）先算13减3得10，再算10减6得4。
除了学生想到的四种方法，还有其它方法，如：9减3得6，10再减6等于4。但学生没有说出，如果教师刻意追求，反复启发，千呼万唤才得了出来，说明这种方法远离儿童的认知最近发展区，强行让学生接受这种方法就会加重学生负担，无益于学生的发展。算法多样化教学，是教学生，不是教教材，不能为了追求全面而让学生把大量的时间花费在某些难懂的解题方法上，只要不影响后续的学习，最好淡化形式，注重实质。
其次，算法多样化不能要求每个学生都要想出一种或几种不同的计算方法，不能无原则地降低数学思考的要求。每个学生都有自己的特点，学生在学习数学方面的差异是客观存在的。在算法多样化教学中要针对不同的学生提出不同的要求。对已经想出一种方法的学生，教师应给予充分的肯定并鼓励他们继续探索；对于没有想出算法的学生，在肯定他们已经积极动脑、努力探索的基础上，要求他们学会倾听别人的想法、听懂别人的方法。同时要求他们在今后的学习中更加努力的探索，期望有更大的进步。
第三、算法多样化教学并非要求每个学生掌握多种算法。算法多样化教学鼓励学生用不同的方法探索和解决问题，但决不能要求每个学生都掌握多种算法。教学中，教师可在引导学生了解不同的解题方法，体验解题策略的多样性，引导学生对各种方法进行分析、比较的基础上，提出不同的要求。对学有余力的学生，可鼓励他们掌握两种或两种以上自己喜欢的方法，以开阔其视野；对学困生，只要他们能掌握一种适合自己的方法就可以了。
认识到算法多样化并非算法全面化、不是一定要达到预期的几种算法，更不是一定要呈现教材中出现的每一种算法；也不是让每一个学生都得掌握其中的每一种算法，而是从学生的自身认知水平出发，以开放、宽容的态度等待、处理算法多样化教学，让学生尽量获得成
功的体验，感受到自我探索的价值和数学学习的乐趣，促进学生的可持续发展，这才是倡导算法多样化的目的所在。
二、多中选优，择优而用
“多样化”后干什么？回答是肯定的：“优化！”因为算法多样化并不是单纯意义上的计算方法多样化，比之更重要的还有相应的优化的过程，“多中选优，择优而用”的思想方法，是学生的学习和生活中不可缺少的，也是发展学生数学思维、培养学生创新意识的重要方法。在研究中我们有的教师片面的认为算法多样化就是学生讲的方法越多越好，刻意地追求算法的多样化，忽略了算法的优化，从一个极端走向另一个极端，造成了计算教学的低效；也有的教师认为，如果对算法进行优化，那就谈不上算法多样化了，似乎多样化与优化之间存在矛盾，其实不然，算法优化是学生个体的学习、体验和感悟的过程，如果不对算法进行优化，我们的学生就没有收获、没有提高。
1、构筑多样化与优化的桥梁。
算法多样化并不是单纯意义上的计算方法多样化，计算方法没有好坏之分，但有繁简之别，我们要清楚，每一种看似复杂或简单的计算方法之后，跟我们所要最终优化的方案，有哪些潜在的联系。如教学9加几的计算方法中，有摆小棒、数数、用计数器、凑十法等，凑十法是最简单也是最实用的方法，而摆小棒、数数、计数器都与凑十法有一定联系，象摆小棒过程中，学生是一根一根数的，教师就可以引导学生凑足十根捆成一捆，再数剩下几根，让大家一眼就看出一共是几根，既简单形象又渗透了“凑十”的概念；计数器具更是对凑十法的应用，个位上凑足了十个珠，再加上个位剩下的珠子，9+3一共等于几。此时，教师如果能将这些方法的内在含义通过操作演示给学生，并适时小结9加几的加法怎么样算最简便，让学生对凑十法从直观到抽象都有深刻的理解，这样才能促使学生对自己所选择的方法。

❻ 编程中的优化算法问题

1. 算法优化的过程是学习思维的过程。学习数学实质上就是学习思维。也就是说数学教育的目的不仅仅是要让学生掌握数学知识（包括计算技能），更重要的要让学生学会数学地思维。算法多样化具有很大的教学价值，学生在探究算法多样化的过程中，培养了思维的灵活性，发展了学生的创造性。在认识算法多样化的教学价值的同时，我们也认识到不同算法的思维价值是不相等的。要充分体现算法多样化的教育价值，教师就应该积极引导学生优化算法，把优化算法的过程看作是又一次发展学生思维、培养学生能力的机会，把优化算法变成学生又一次主动建构的学习活动。让学生在优化算法的过程中，通过对各种算法的比较和分析，进行评价，不仅评价其正确性——这样做对吗？而且评价其合理性——这样做有道理吗？还要评价其科学性——这样做是最好的吗？这样的优化过程，对学生思维品质的提高无疑是十分有用的，学生在讨论、交流和反思的择优过程中逐步学会“多中择优，优中择简”的数学思想方法。教师在引导学生算法优化的过程中，帮助学生梳理思维过程，总结学习方法，养成思维习惯，形成学习能力，长此以往学生的思维品质一定能得到很大的提高。2. 在算法优化的过程中培养学生算法优化的意识和习惯。意识是行动的向导，有些学生因为思维的惰性而表现出算法单一的状态。明明自己的算法很繁琐，但是却不愿动脑做深入思考，仅仅满足于能算出结果就行。要提高学生的思维水平，我们就应该有意识的激发学生思维和生活的联系，帮助他们去除学生思维的惰性，鼓励他们从多个角度去思考问题，然后择优解决；鼓励他们不能仅仅只关注于自己的算法，还要认真倾听他人的思考、汲取他人的长处；引导他们去感受各种不同方法的之间联系和合理性，引导他们去感受到数学学科本身所特有的简洁性。再算法优化的过程中就是要让学生感受计算方法提炼的过程，体会其中的数学思想方法，更在于让学生思维碰撞，并形成切合学生个人实际的计算方法，从中培养学生的数学意识，使学生能自觉地运用数学思想方法来分析事物，解决问题。这样的过程不仅是对知识技能的一种掌握和巩固，而且可以使学生的思维更开阔、更深刻。3. 算法优化是学生个体学习、体验感悟、加深理解的过程。算法多样化是每一个学生经过自己独立的思考和探索，各自提出的方法，从而在群体中出现了许多种算法。因此，算法多样化是群体学习能力的表现，是学生集体的一题多解，而不是学生个体的多种算法。而算法的优化是让学生在群体比较的过程中优化，通过交流各自得算法，学生可以互相借鉴，互相吸收，互相补充，在个体感悟的前提下实施优化。因为优化是学生对知识结构的再构建过程，是发自学生内心的行为和自主的活动。但是，在实施算法最优化教学时应给学生留下一定的探索空间，以及一个逐渐感悟的过程。让学生在探索中感悟，在比较中感悟，在选择中感悟。这样，才利于发展学生独立思考能力和创造能力。4. 优化算法也是学生后继学习的需要。小学数学是整个数学体系的基础，是一个有着严密逻辑关系的子系统。算法教学是小学数学教学的一部分，它不是一个孤立的教学点。从某一教学内容来说，也许没有哪一种算法是最好的、最优的，但从算法教学的整个系统来看，必然有一种方法是最好的、最优的，是学生后继学习所必需掌握的。在算法多样化的过程中，当学生提出各种算法后，教师要及时引导学生进行比较和分析，在比较和分析的过程中感受不同策略的特点，领悟不同方法的算理，分析不同方法的优劣，做出合理的评价，从而选择具有普遍意义的、简捷的、并有利于后继学习的最优方法。5. 优化也是数学学科发展的动力。数学是一门基础学科，是一门工具学科，它的应用十分广泛。数学之所以有如此广泛的应用，就是因为数学总是要求人们不断寻求使问题获得解决的捷径，在众多复杂的问题中，不断寻找最优、最简捷的解决问题的方法；就是因为在每门学科的研究中，应用了数学方法后，其研究过程得到优化，提高了研究的效率和质量。计算是数学的主要内容，算法的优化当然也不例外。所以数学的广泛应用全得益于优化，优化是数学的灵魂。因此，数学的发展过程就是一个不断优化的过程，它的每一个成果都是后人不断优化前人研究成果的结果。优化是数学的精髓，是数学发展不竭的动力，数学就是在不断优化的过程中得到发展的。

❼ 如何理解算法多样化和算法优化之间的关系

1.算法多样化是“群体多样化”
算法多样化不是要求每个学生都想出或都掌握两种或多种算法。“一个学生也许只想到了一种算法，许多学生也许就有多种算法，实施算法多样法时，教师不必将每一种算法都挖掘出来，更不能凭教师自己的想象给学生列举出千奇百怪、不合逻辑的算法；教师不要生硬地套出学生的多种算法；也不要求学生都要掌握多种算法。”也就是说算法多样化是指“群体多样化”，而不是“个体多样化”。
2.算法多样化与算法优化
有教师认为算法优化就是跟着课本走，就是“算法唯一化”。我们说的算法优化有两条标准，一是尽可能地选择通法、通则，具有一般性，而不是适用于特殊数据的特殊算法。二是尽可能选择便于大多数同学接受、理解、掌握的算法。第二条标准再具体些，又可细化为两个方面：即算理上容易解释，容易理解；算法上简捷，容易操作，容易掌握。有必要指出，这里的“优化”，不同于数学上的“最优化”，它是相对而言的，但又难以或者说不必精确刻画的，其结果还常常不是唯一的。
算法的优化可以是算法多样化的一个后继步骤，算法只有在优化后多样化才有意义。新课标提倡算法的多样化，允许学生选择自己喜爱的算法，使得有些教师误在课堂教学时，片面追求形式各异的算法。虽说培养了学生的思维能力和创新精神，但明显地思维难度太大，导致当堂课的教学内容不能完成。并且一些思维能力欠缺的学生脑筋转不过来，直被说得云里雾里，教学效果不够理想。算法的多样化应是学生在探索算法的过程中自然形成的，而不是生硬地套出多种算法。在引导学生“群体算法多样化”后可以问一句：“你觉得哪种方法比较好？为什么？”这样，学生就在不知不觉中学会优化的方法了。

❽ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

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