mers 我们建议您使用 Python3.8 及以上版本和 Pytorch 2.0 及以上版本。 3 Qwen 1.2 快速开始 本指南帮助您快速上手 Qwen1.5 的使用，并提供了如下示例：Hugging Face Transformers 以及 ModelScope 和 vLLM 在部署时的应用实例。 1.2.1 Hugging Face Transformers & ModelScope 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, AutoTokenizer 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 的流式模式变得非常简单。下面我们将展示一个如何使用它的示例： ... # Reuse the code before `model

1 分布偏移的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 4.9.2 分布偏移示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 4.9.3 分布偏移纠正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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

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

实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有 时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为“神经网络”，何为“反向传播”时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络 的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快速搭建出一个网络， 我们可以开始训练，以及指导如何计算训练后的结果准确率等信息。 这也是我要开始写这么一本小书的初衷，我会把本小书控制在 3 小时的学习时间之内。也就 是说，只知道一丁点 pytroch 搭建一个有模有样的神经网络系统了。 几年前，我在 Mooc 的《人工智能实战——Tensorflow 笔记》这门课上入门了 tensorflow，我 很喜欢这种讲授的风格。尽管这门课讲到后面，代码量也因为过于巨大从而导致上课节奏不好控 制，但它的目的达到了——学习者可以快速入门 tensorflow。而后来，因为很多项目的源码都是基 于 pytorch 的，我也开始转战 pytorch。 杂化，而是用到什么就讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入

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 --board-enable true \ #是否开启Tensorboard服务� --conf tf.file.download.thread.nums=10 #其他参数设置� 提交脚本示例（分布式版本）：� TensorFlow on Yarn设计 Yarn首页作业信息：� 作业类型 集群GPU资源概况 作业分配到的GPU数量 TensorFlow on Yarn设计 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

������������������������������������������������������������������������������������� 9 1.5.2 线性回归代码演示 ������������������������������������������������������������������������������������������������ 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 框架的感性认知。 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 + OpenVINO

来将一个低清模糊图像变换为具有丰富细节的高清图像。 用 VGG 网络作为判别器，用参数化的残差网络表示生成器，实验结果如 图所示，可以看到 GAN 生成了细节丰富的图像。 图 基于GAN的图像生成示例 3. GAN的应用 27 GAN的应用 语音和语言领域 a. 用 GAN 来表征对话之间的隐式关联性，从而生成对话文本。 b. 用 CNN 作为判别器, 判别器基于拟合 LSTM 的输出，用矩匹配来解决优化 还可以与强 化学习、模仿学习等相合。 a. 有人提出用MalGAN 帮助检测恶意代码，用 GAN生成具有对抗性的病毒代 码样本，实验结果表明基于 GAN 的方法可以比传统基于黑盒检测模型的方法 性能更好。 b. 也有人提出了一个扩展 GAN 的生成器，用判别器来正则化生成器而不是 用一个损失函数，用国际象棋实验示例证明了所提方法的有效性。 3. GAN的应用 29 03 GAN 的应用

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

电子邮箱： jim.cheng@ususing.com 5 议程 • 深度学习与商品搜索  矢量化搜索技术简介  基于词语聚类的矢量化  基于用户会话的矢量化  原型评测结果及效果示例 • 深度学习与聊天机器人  聊天机器人简介  聊天机器人主要模块及架构  深度学习探索  聊天机器人评测结果 6 • 语义词汇差异  理发器， 理发推子， 电推子  血糖计， • 该技术不仅召回与搜索词完全匹配的结果，还可召回与搜索词文本不匹配、但含义近似的结果。 效果示例 如：经测评，当搜索词为“松下筒灯”， 易购网站返回6个相关结果， 美研方案返回64个相关结果 现有方案 原型系统 16 • 首先进行词语的矢量化 • 词语矢量作为各种深度学习模型的输入值 • 示例深度学习架构： dual RNN ( dual LSTM) • 利用用户反馈数据来补充训练样本 是互联网的新开始。--Ted Livingston, CEO of KiK • 聊天机器人将从根本上变革每个用户对人机交互的体验。 --Satya Nadella, Microsoft CEO 18 应用示例：苏宁易购机器人Sunny，百度度秘，Amazon Echo 19 问题分析与用户分析 网页前端 移动应用前端 系统架构图 会话分析 用户意图识别 检索模块 段落或句 子检索 文档检

Python PyTorch 1+ TensorFlow 2+ 类型 nn.nd Tensor Tensor 自动求导 无 支持,示例 x=torch.tensor([2.0,3.6],requir e s_grad=True) 支持，①对变量求导示例 v=tf.Variable([3.2, 4.3], dtype=tf.float16)， #TensorFlow一 般使用梯度磁 带tf Variable可以通过参数 trainable 控制是否可学习，缺 省是True。 是否支持GPU 不支持 支持 支持 常量示例 5.6 torch.tensor([5.6]) a=tf.constant([3.2, 4.3], dtype=tf.float16) 变量示例 x=10.5 torch.tensor([5.6]) v=tf.Variable([3.2, 4.3], dtype=tf