基本数据类型 主讲人：龙良曲 All is about Tensor python PyTorch Int IntTensor of size() float FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float array FloatTensor of size [d1, d2, …] string

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 • TensorFlow 2 设计原则 • TensorFlow 2 核心模块 • TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x • TensorFlow 2 落地应用 目录 TensorFlow 2 设计原则

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 4.9.1 分布偏移的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 4.9.2 分布偏移示例 . . . 深度循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349 9.3.1 函数依赖关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 9.3.2 简洁实现 . . 实际实验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 11.6.3 理论分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474 11.7 AdaGrad算法

尽管作者试图将读者的基础要求降到最低，但是人工智能不可避免地需要使用正式化的 数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 学有所用。 在本书中编写时，很多英文词汇尚无法在业界找到一个共识翻译名，因此作者备注翻译 的英文原文，供读者参考，同时也方便读者日后阅读相关英文文献时，不至于感到陌生。 尽管每天都有深度学习相关算法论文的发布，但是作者相信，深度学习的核心思想和基 础理论是共通的 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第 4 章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 4.5 张量的典型应用 4.6 索引与切片 4.7 维度变换 4.8 Broadcasting

在版本发布管理方面，Pytorch 分为三种不同的版本分别是稳 定版本 (Stable Release)、Beta 版本、原型版本（Prototype）。 其中稳定版本长期支持维护没有明显的性能问题与缺陷，理论 上支持向后兼容的版本；Beta 版本是基于用户反馈的改动版 本，可能有 API/SDK 函数改动，性能有进一步需要提升的空间； 原型版本是新功能还不可以，需要开发不能通过 pip 方式直接 推理方面会更加完善与方便，加强支持移动端，嵌入式端等应 用场景，相信掌握 Pytorch 框架的开发技术人才也会得到丰厚 回报。 1.2 环境搭建 Pytorch 的开发环境搭建十分的简洁，它的依赖只有 Python 语 言 SDK， 只 要 有 了 Python 语 言 包 支 持， 无 论 是 在 windows 平台、ubuntu 平台还是 Mac 平台都靠一条命令 行就可以完成安装。首先是安装 的包支持，第二行表示版本查询， 第三行是执行结果（GPU 版本）。 现在很多开发者喜欢使用 Ubuntu 开发系统，在 Ubuntu 系统 下如下正确安装与配置 Pytorch，第一步同样是安装 python 语言依赖包 Python3.6，主要是执行一系列的安装命令行，具 体步骤如下： 1. 导入第三方软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6

多元高斯分布 5. 其他资源 概率论复习和参考 概率论是对不确定性的研究。通过这门课，我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记 试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂，并且涉及到“分析”的一个分支：测 度论。在这篇笔记中，我们提供了概率的一些基本处理方法，但是不会涉及到这些更复杂的细节。 1. 概率的基本要素 为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素， 0次投掷 中出现的正面数，或者最长的背面长度。在某些技术条件下，这些函数被称为随机变量。 更正式地说，随机变量 是一个的 函数。通常，我们将使用大写字母 或更简单的 (其中 隐含对随机结果 的依赖)来表示随机变量。我们将使用小写字母 来表示随机变量的值。 举例： 在我们上面的实验中，假设 是在投掷序列 中出现的正面的数量。假设投掷的硬币只有10枚，那 么 只能取有限数量的值，因此它被称为离散随机变量。这里，与随机变量 之间取值的概率(其中 )表示为： 2.1 累积分布函数 为了指定处理随机变量时使用的概率度量，通常可以方便地指定替代函数(CDF、PDF和PMF)，在本节 和接下来的两节中，我们将依次描述这些类型的函数。 累积分布函数(CDF)是函数 ，它将概率度量指定为： 通过使用这个函数，我们可以计算任意事件发生的概率。图1显示了一个样本CDF函数。 性质： 2.2 概率质量函数 当随机变量

2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 • 搭建 AI SaaS 理论：10 分钟快速开发 AI SaaS SaaS：部署和测试 AI SaaS 目录 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 检测模型 RetinaNet 前向转换和使用 加载检测推理模型 detector 查看分类器 classifier 网络结构 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 “Hello TensorFlow” Try it！ 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 展现 AI 效果实战：使用 “Hello TensorFlow” Try it！ 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 Python Web 框架 Python Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论：数据库 ORM 选型 ORM 是什么 ORM 是什么 常见的

heano，或者 CNTK。我们 推荐 TensorFlow 后端。 • TensorFlow 安装指引。 • Theano 安装指引。 • CNTK 安装指引。 你也可以考虑安装以下可选依赖： • cuDNN (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。 • HDF5 和 h5py (如果你需要将 Keras 模型保存到磁盘，则需要这些)。 • graphviz 和 pydot 使 用 的 默 认 值 图 像 数 据 格 式 （channel_last 或 channels_first）。 • 用于防止在某些操作中被零除的 epsilon 模糊因子。 • 默认浮点数据类型。 • 默认后端。详见 backend 文档。 同 样， 缓 存 的 数 据 集 文 件 （如 使 用 get_file() 下 载 的 文 件） 默 认 存 储 在 $HOME/.keras/datasets/ 为了将你的 Keras 模型保存为 HDF5 文件，例如通过 keras.callbacks.ModelCheckpoint， Keras 使用了 h5py Python 包。h5py 是 Keras 的依赖项，应默认被安装。在基于 Debian 的发行版 本上，你需要再额外安装 libhdf5： sudo apt-get install libhdf5-serial-dev 如果你不确定是否安装了

创建与另一个张量具有相同大小的张量，请使用 torch.*_like  如torch.rand_like()  创建与其他张量具有相似类型但大小不同的张量，请使 用tensor.new_*创建操作。 1.Tensors张量的概念 6  查看张量的属性  查看Tensor类型  tensor1 = torch.randn(2,3) #形状为(2,3)一组从标准正态分布 中随机抽取的数据 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运 算等 不同点 1、产生的数组类型为 numpy.ndarray； 2、会将ndarray放入 CPU中进行运算； 3、导入方式为import numpy as np，后续 通过np.array([1,2])建立数组； 4、numpy中没有x.type()的用法，只能使用 type(x)。 1、产生的数组类型为torch.Tensor； 2 、会将tensor放入GPU中进行加速运算（ 如果有GPU）； 3 、 导 入 方 式 为 import torch ， 后 续 通 过 torch.tensor([1,2])或torch.Tensor([1,2])建立数组； 4、Tensor中查看数组类型既可以使用type(x)，也可以使 用x.type()。但是更加推荐采用x.type()（这种方式能看到 更具体信息） 5 、 tensor 含 义 device （ 是 否 使 用 GPU ）

高级用法！” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库，用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6 以及 8 位量化功能，以加快推理速度并减少内存占用。对于大于总 VRAM conda 环境中安装所需的依赖项。这 里以 MacOS 系统为例进行实践操作。 conda create -n textgen python=3.11 conda activate textgen pip install torch torchvision torchaudio 接下来，您可以根据您的操作系统执行 pip install -r 命令来安装相应的依赖项，例如， pip install `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧！ 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion 和 Whisper 等扩展功能纳入其中。赶快去探索更多高级 用法，并将它们应用于 Qwen 模型中吧！ 1