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

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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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

处理缺失值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.2.3 转换为张量格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.3 线性代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 iv 5.1.3 在前向传播函数中执行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5.1.4 效率 . . . . . . . . . . . Adadelta算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.9.2 代码实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.10 Adam算法

Web的⽅式查看作业的运⾏状况和作业日志� • 在线查看Tensorboard� • HistoryServer支持查看结束作业的日志和状态信息� • 控制已有的TensorFlow作业的迁移成本（最多改三⾏ 代码）� 扩展目标：� TensorFlow on Yarn设计 tensorflow-submit \� --app-name “tfdemo” \#作业名� --files tfTestDemo 启动Tensorboard服务：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 降低已有tensorflow程序迁移成本：� （1）单机模式 不需要修改代码 （2）分布式模式（最多修改三行代码） cluster = !.train.ClusterSpec(json.loads(os.environ[“TF_CLUSTER_DEF”])) job_name ResourceManager统计计数并按数量 分配 ResourceManager统计计数并按数量 分配 作业必须占用CPU资源 作业可以不需要GPU资源 系统自动分配物理CPU核心 需要知道具体GPU卡号，代码分配 计算任务到指定GPU设备 设备亲和性影响较小 设备亲和性影响较大 TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 Yarn支持GPU调度ResourceManager端实现：�

com/distribution/ 通常选3.7版本，64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 52 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 元组类似列表，元组里面的元素也是进行索引计算。列表里面的元素的值可以修改，而元组 里面的元素的值不能修改，只能读取。元组的符号是( ) ⚫集合(set) 集合主要有两个功能，一个功能是进行集合操作，另一个功能是消除重复元素。 集合的格式 是：set( )，其中()内可以是列表、字典或字符串，因为字符串是以列表的形式存储的 ⚫字典(dict) 字典dict也叫做关联数组，用大括号{ }括起来，在其他语言中也称为map，使用键-值（ ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、

anaconda.com/distribution/ 通常选64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 53 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 元组类似列表，元组里面的元素也是进行索引计算。列表里面的元素的值可以修改，而元组 里面的元素的值不能修改，只能读取。元组的符号是( ) ⚫集合(set) 集合主要有两个功能，一个功能是进行集合操作，另一个功能是消除重复元素。 集合的格式 是：set( )，其中()内可以是列表、字典或字符串，因为字符串是以列表的形式存储的 ⚫字典(dict) 字典dict也叫做关联数组，用大括号{ }括起来，在其他语言中也称为map，使用键-值（ ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、

data：功能强大的数据管理模块 支持多种数据处理 图像解码 Shuffle py_function 重采样 支持多种数据格式 图像文件 文本文件 CSV 文件 NumPy 数组 Python 生成器 TFRecord 支持多种数据来源 本地文件 分布式文件系统 对象存储系统 tf.distribute：一行代码实现分布式 Training API MirroredStrategy TPUStrategy MultiWorkerMirro supported Limited Support Limited Support Limited Support Limited Support SavedModel：生产级 TensorFlow 模型格式 TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x Keras vs TensorFlow 1.x TensorFlow 1.x 工作流 Full of abstract notions

2) for t in x])#列表生成式 array([0, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 0]) 28 自定义ufunc函数 使用frompyfunc()进行转化，调用格式如下： > numb_judge = np.frompyfunc(num_judge, 2, 1) > y = numb_judge(x,2) array([0, 2, 2, 0, 2, 0, 0 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！

Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha language）。其主要依赖 pyparsing 和 GraphViz 这两个工具库。 pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot 安装期间自动安装。 GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 生成验证码图像 “Hello TensorFlow” Try it 输入与输出数据处理 输入数据处理 图像处理：RGB图 -> 灰度图 -> 规范化数据 输入数据处理 适配 Keras 图像数据格式：“channels_frist” 或 “channels_last” 输出数据处理 One-hot 编码：验证码转向量 输出数据处理 解码：模型输出向量转验证码 argmax “Hello