class chainer.training.Updater[source]¶

TrainerのためのUpdaterオブジェクトのkンターフェース

Updater は、訓練の反復処理を update()として実装しています。一般的に、更新処理は下記のように進みます。 

• dataset から Iterator.を介してミニバッチを探します。
• Chainの順方向プロセスと逆方向プロセスを実行します。
• Parameterを UpdateRule に則って更新します。

１行目は Iterator.__next__によって処理されます。２行目、３行目は  Optimizer.update. によって処理されます。ユーザはUpdater.updateをオーバーライドすることによって独自の更新の反復処理を実装することもできます。

Methods

connect_trainer(trainer)[source]¶

 Updater をTrainerに接続する。

 

このメソッドの一般的な使用方法は。TrainerのReporterの追加のLinkを更に登録することです。このメソッドは、Trainerの初期化の終わりに呼ばれます。デフォルト実装では何も行いません。 

 

Parameters:	trainer (Trainer) – Updaterが登録されているTrainer オブジェクト

 

finalize()[source]¶

Updater オブジェクトのファイナライズ.

 

このメソッドは訓練ループの最後に呼び出されます。 このUpdaterで使われた各データセットのIteratorをファイナライズしなければなりません。

 

get_all_optimizers()[source]¶

このUpdaterの全ての Optimizers のディクショナリを取得する。

 

Returns:	Optimizerへ名前をマップする辞書
Return type:	dict

 

get_optimizer(name)[source]¶

与えられた名称のOptimizerを取得する。

 

Updaterは、１つ以上のOptimizers を名前とともに保持します。Optimizerはこのメソッドにより検索することができます。

 

Parameters:	name (str) –Optimizerの名称
Returns:	与えられた名称に相応するOptimizer
Return type:	Optimizer

serialize(serializer)[source]¶

Updater オブジェクトのカレントステートをシリアル化します。

update()[source]¶

ターゲットモデルのパラメータを更新します。

 

このメソッドは訓練タスクのための更新式を実装します。訓練タスクにはデータのロード、順方向／逆方向の計算、実際のパラメータの更新処理を含みます。