. . . . . . . . . 188 5 深度学习计算 191 5.1 层和块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 5.1.1 自定义块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.1.2 顺序块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 iv 5.1.3 在前向传播函数中执行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 7.2 使用块的网络（VGG） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 7.2.1 VGG块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

模型训练策略 本章目录 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 3 1.背景知识 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 4 1.背景知识 图片分类的原理 5 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention 为什么需要用transformer Transformer原本是用来做 NLP的工作的，所以ViT的 首要任务是将图转换成词 的结构，这里采取的方法 是如上图左下角所示，将 图片分割成小块，每个小 块就相当于句子里的一个 词。这里把每个小块称作 Patch，而Patch Embedding 就是把每个Patch再经过一 个全连接网络压缩成一定 维度的向量。 1.背景知识 7 为什么需要用transformer 模型的代码实现 9 模型思路 2.模型介绍 1.图片切分为patch 2.patch转化为embedding 3.位置embedding和tokensembedding相加 4.输入到Transformer模型 5.CLS输出做多分类任务 10 先将图片分成NxN的patch块(原始论文是16x16) patch块可以重叠(上图没有重叠，是9x9的patch块) 2.模型介绍

PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 Github Issues 页面提交： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book/issues ❑ 本书主页，以及源代码，电子书下载，正式版也会在此同步更新： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book ❑ 姊妹书《TensorFlow 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂 的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题， 就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理 解过程，根本无法通过既定规则模拟实现。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数 据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学

������������������������������������������������������������������������������������� 9 1.5.2 线性回归代码演示 ������������������������������������������������������������������������������������������������ 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架 Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch Pytorch 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 13.2 图像分类模型的示例代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 13.2.1 使用 ResNet50 进行 ImageNet 详细配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.4 使用抽象 Keras 后端编写新代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 14.5 后端函数 . . . . . . . . . . . . . 请求新功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.4 请求贡献代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.5 Pull Requests

ModelScope 要快速上手 Qwen1.5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM device_map="auto", attn_implementation="flash_attention_2", ) 为了解决下载问题，我们建议您尝试从 ModelScope 进行下载，只需将上述代码的第一行更改为以下内容： from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 借助 TextStreamer ，chat 的流式 推理和服务的快速且易于使用的框架。以 下，我们将展示如何使用 vLLM 构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install vllm 运行以下代码以构建 vllm 服务。此处我们以 Qwen1.5-7B-Chat 为例： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1

Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 + CloudFormation 模版 + 容器镜像文件 全新的 EC2 P2 实例 | 高达16 块 GPUs ▪ 这款新实例类型包含了高达 8个 NVIDIA Tesla K80 Accelerators, 每个运行一对 NVIDIA GK210 GPUs. ▪ 每块GPU 提供 12 GiB 混合了声明式（declarative）和命令式()代码的特点 为什么选择 MXNet ？ MXNet: 可扩展的深度学习框架 MXNet 框架的特点 命令式 NDArray API 声明式 Symbolic Executor MXNet： 博采众家之长 3D Image Construction https://github.com/piiswrong/deep3d 100行Python代码 在 TX1 无人机上运行

稍后阅读： nn 包，包含了各种用来构成深度神经网络构建块的模块和损失函数，完整的文档请查看 here。 剩下的最后一件事: ● 新网络的权重 更新权重 在实践中最简单的权重更新规则是随机梯度下降（SGD）： weight = weight - learning_rate * gradient 我们可以使用简单的 Python 代码实现这个规则： learning_rate = 0.01

array([ 0, 1, 100, 101, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 19 ndarray的切片 ndarray通过切片产生一个新的数组b，b和a共享同一块数据存储空间。 > b = a[3:7] > b[2] = -10 b a deg) poly()返回多项式系数构成的数组。 > a = np.poly(x ) 48 参考文献 1. NumPy 官网 http://www.numpy.org/ 2. NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy 49 谢 谢！

经典网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 4 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： • 卷积层块：由两个卷积层块组成; • 全连接层块：由三个全连接层组成。 5 ? = 5 ? = 1 6 filter CONV1 POOL1 ? = 2 ? = 2 ? = 5 ? = 1 16 filter ? =