__call__(self, net, param_init_net, param, grad=None) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
__init__(self) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
add_lr_multiplier(self, lr_multiplier) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
build_lr(self, net, param_init_net, base_learning_rate, learning_rate_blob=None, policy="fixed", iter_val=0, kwargs) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
create_lars_inputs(self, param_init_net, weight_decay, trust, lr_max) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
dedup(net, sparse_dedup_aggregator, grad) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | static |
get_auxiliary_parameters(self) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
get_cpu_blob_name(self, base_str, node_name='') (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
get_gpu_blob_name(self, base_str, gpu_id, node_name) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
make_unique_blob_name(self, base_str) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |
scale_learning_rate(self, args, kwargs) (defined in caffe2.python.optimizer.Optimizer) | caffe2.python.optimizer.Optimizer | |