每次迭代的compute_partials调用顺序

是指在优化算法中，计算偏导数（partials）的顺序。偏导数是指多元函数在某一点处对某个变量的偏导数，用于优化算法中的梯度下降等操作。

在每次迭代中，compute_partials调用顺序的确定可以影响优化算法的收敛速度和结果的准确性。一般来说，compute_partials的调用顺序应该按照以下步骤进行：

1. 确定计算图：首先，需要确定计算图，即确定各个变量之间的依赖关系。这可以通过分析问题的数学模型或者通过编程语言中的图计算库来实现。
2. 确定计算顺序：根据计算图，确定compute_partials的调用顺序。一般来说，可以从输出变量开始，按照拓扑排序的方式，依次计算每个变量的偏导数。
3. 并行计算优化：在确定compute_partials的调用顺序时，可以考虑并行计算的优化。即将可以并行计算的偏导数计算任务分配给多个计算资源，以提高计算效率。
4. 优化算法选择：根据具体问题的特点，选择合适的优化算法。不同的优化算法对compute_partials的调用顺序可能有不同的要求。

总之，每次迭代的compute_partials调用顺序是根据问题的数学模型和优化算法的要求来确定的，可以通过确定计算图、计算顺序和并行计算优化来提高计算效率和结果的准确性。

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