Himmelblau 函数优化实战 7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 自动求导的结果与手动计算的结果完全一致。 3) 常用神经网络接口 PyTorch 除了提供底层的矩阵相乘、加减等数学函数，还内建了常用神经网络运算函 数、常用网络层、网络训练、模型保存与加载、模型部署等一系列深度学习系统的便捷功 能。常用网络层主要放置在 nn 子模块中，优化器主要放置在 optim 子模块中，模型部署主 要通过 ONNX 协议实现。使用 PyTorch 开发，可以方便地利用这些功能完成常用算法业务 的高斯分布： ? = 1. ? + . + ?, ? ∼ ?( , . 12) 通过随机采样? = 1 次，可以获得?个样本的训练数据集?train，代码如下： data = []# 保存样本集的列表 for i in range(100): # 循环采样 100 个点 x = np.random.uniform(-10., 10.) # 随机采样输入 x

. . . . . . . 28 3.3.6 如何保存 Keras 模型？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） . . . . . . . . . 28 3.3.6.2 只保存/加载模型的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.6.3 只保存/加载模型的权重 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.6.4 处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） . . . . . . . 30 3.3.7 为什么训练误差比测试误差高很多？ . . . . . . . . . . . 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.21 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.1 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 17 4 构建自己的数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本节源码参见 chapter2-2.py。 3. 更完善的神经网络 3.1 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 17 本章我们的目标是把神经网络做的更完善。 3.1 模型的加载与保存 有时候我们希望将训练了一定轮数的模型参数保存起来，这个时候我们就需要保存和恢复模 型了。 model.state_dict() 函数可以得到模型的状态字典，里面包含了模型的参数权重与 bias 等信 息，我们可以用下面的代码来保存和恢复模型： # 保 存 模 型 torch . save ( model . state_dict () , path ) # 恢 复 模 型 model . load_state_dict ( torch . load ( path ) ) 其中，path 是保存模型的路径。有时候我们希望能同时保存模型的一些其他信息，比如 epoch 和

"} ] 然后只需通过一行代码运行校准过程： model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config, calib_data=data) 最后，保存量化模型： 14 Chapter 1. 文档 Qwen model.save_quantized(quant_path, safetensors=True, shard_size="4GB") 最后，保存量化模型： model.save_quantized(quant_path, use_safetensors=True) tokenizer.save_pretrained(quant_path) 很遗憾，save_quantized 方法不支持模型分片。若要实现模型分片，您需要先加载模型，然后使用来自 transformers 库的 save_pretrained 方法来保存并分片 把费用降到最低——SkyPilot 在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 • 将服务扩展到多个副本上，所有副本通过单一 endpoint 对外提供服务 • 所有内容均保存在您的云账户中（包括您的虚拟机和 bucket） • 完全私密 - 没有其他人能看到您的聊天记录 22 Chapter 1. 文档 Qwen 1.11.2 安装 SkyPilot 我们建议您按照

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 5.5.1 加载和保存张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 5.5.2 加载和保存模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 题的认真研究最近才进入高潮。我们希望随着深度学习理论的发展，这本书的未来版本将能够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： 现在开发人员要编写一个程序 来管理网上商城。经过思考，开发人员可能提出如下一个解决方案：首先，用户通过Web浏览器（或移动应 用程序）与应用程序进行交互；紧接着，应用程序与数据库引擎进行交互，以保存交易历史记录并跟踪每个 用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合

TensorFlow使用现状及痛点 • 多⼈多服务器使用混乱，计算资源如何划分？� • 没有GPUs集群资源管理和调度（内存、CPU、GPU、 端⼝），集群资源负载不均� • 训练数据⼿动分发，训练模型⼿动保存� • 进程遗留问题，需要⼿动杀死� • 缺乏作业统⼀管理，不便对作业运⾏状态跟踪� • 日志查看不⽅便� � 总结：� TensorFlow使用现状及痛点 • 集群资源的管理（目前支持CPU、内存，需要扩展GPU --input /home/xitong/tf-test/data \#训练样本HDFS路径� --output /home/xitong/tf-test/outputTest \ #保存模型的HDFS路径� --worker-num 3 \ #work数量 � --worker-memory 8192M \ #每个worker需要的内存� --worker-cores TensorFlow作业AM页面：� Container所在的机器� 分配到的GPU物理设备号� tensorboard url链接� Container角⾊� Container当前状态� 训练中保存的中间模型� 查看work、ps日志� TensorFlow on Yarn设计 TensorFlow作业Tensorboard页面：� TensorFlow on Yarn设计 Te

keras.models.Model 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database of handwritten

TensorFlow 2 核心模块 TensorFlow 2 核心模块概览 tf.keras：分布式和高性能的 Keras • 构建和训练模型的高层次 API • API 完全兼容原生 Keras • 支持保存和加载 TensorFlow SavedModel • 支持 Eager Execution • 支持分布式训练 tf.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

unsqueeze(0) 来添加其它的维数 在继续之前，我们回顾一下到目前为止用到的类。 回顾: ● torch.Tensor：一个用过自动调用backward() 实现支持自动梯度计算的多维数组 ，并且保存关于 个向量的梯度 w.r.t. ● nn.Module：神经网络模块。封装参数、移动到 GPU 上运行、导出、加载等。 ● nn.Parameter：一种变量，当把它赋值给一个Module 时，被自动

ImageCaptcha(width, height，) – 创建 ImageCaptcha 实例 captcha.image.ImageCaptcha.write(‘1234’, ‘out.png’) – 生成验证码并保存 captcha.image.ImageCaptcha.generate(‘1234’) – 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