解决Optimizer与Debugger兼容性问题

网上许多声音说Optimizer与Debugger有冲突,不能同时开。其实是可以的,他们两个都是Zend扩展 插件,两个单独安装都可以使用,但是要同时安装的话必须使用一个管理器:
ZendExtensionManager.dll——Zend扩展插件管理器

Zend扩展插件管理器最简安装 教程
1、安装Zend Optimizer 3.3.0a: http://www.onlinedown.net/soft/32228.htm
这样就装好了 Zend Extension Manager v1.2.0,并插上了Zend Optimizer 3.3.0a了
Zend Extension Manager 原理:
1、打开php.ini,找到
      [Zend]
      zend_extension_ts="e:/Zend/ZendOptimizer-3.3.0/lib/ZendExtensionManager.dll"
      zend_extension_manager.optimizer_ts="e:/Zend/ZendOptimizer-3.3.0/lib/Optimizer-3.3.0"

      我解释一下:
      当你只安装Optimizer或Debugger的时候zend_extension_ts是直接指向Optimizer或Debugger的dll的,现在这个指向ZendExtensionManager
     ZendExtensionManager的原理是先找到zend_extension_manager.optimizer_ts指向的文件夹
    再去找php-5.2.x文件夹,并读取该文件夹下的ZendOptimizer.dll
    所以路径结构是E:/....../Optimizer-3.3.0/php-5.2.x/ZendOptimizer.dll
    但在zend_extension_manager.optimizer_ts里填的是php-5.2.x的父目录

插上Zend Debugger:
2、知道了原理之后就简单多了
Zend Debugger 5.2.10: http://downloads.zend.com/pdt/server-debugger/ZendDebugger-5.2.10-cygwin_nt-i386.tar.gz

只要把解压后的 5_2_x_comp/ZendDebugger.dll  放在这样的路径下:

E:/Zend/ZendDebugger-5.2.10/php-5.2.x/ZendDebugger.dll
千万不要忘记把5_2_x_comp改成php-5.2.x,我就犯了这个低级错误
在php.ini加上
zend_extension_manager.debug_server_ts="e:/Zend/ZendDebugger-5.2.10"
zend_debugger.expose_remotely=allowed_hosts
zend_debugger.allow_hosts=127.0.0.1/32,127.0.0.1/24

把dummy.php放到 网站根目录下
重启apache,ok
### 关于 `torch-optimizer` 的兼容性和使用 `torch-optimizer` 是一个扩展库,提供了许多不在标准 PyTorch 中实现的优化器算法。它旨在 PyTorch 高度兼容,并允许用户轻松访问最新的优化器技术。 #### 兼容性 为了确保 `torch-optimizer` 正常工作,建议使用的 PyTorch 版本应至少为 1.0 或更高版本[^5]。这是因为 `torch-optimizer` 利用了 PyTorch 提供的一些核心功能,例如自动微分机制 (`autograd`) 和张量操作接口。如果使用较旧版本的 PyTorch,则可能会遇到不支持的功能或 API 不匹配的问题。 #### 安装方法 可以通过以下命令安装 `torch-optimizer` 库: ```bash pip install torch_optimizer ``` 此命令会下载并安装最新稳定版的 `torch-optimizer` 及其依赖项[^6]。 #### 使用示例 以下是如何在 PyTorch 模型中使用 `torch-optimizer` 的简单例子: 假设我们有一个简单的线性回归模型定义如下: ```python import torch from torch import nn model = nn.Linear(1, 1) # 输入维度为1,输出维度也为1 criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失函数 ``` 接着可以选择一种来自 `torch-optimizer` 的优化器,比如 AdamW optimizer: ```python from torch_optimizer import AdamW # 初始化AdamW优化器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=0.001) ``` 在此基础上,可以按照常规方式执行反向传播和参数更新过程: ```python for input_data, target in data_loader: optimizer.zero_grad() output = model(input_data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述代码展示了如何将 `torch-optimizer` 整合到现有的 PyTorch 训练流程中[^7]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值