git+https://github.com/huggingface/transformers 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 python 脚本以及 shell 脚本的相关细节 Shell 脚本 在展示 Python 代码之前，我们先对包含命令的 Shell 脚本做一个简单的介绍。我们在 Shell 脚本中提供了一些 指南，并且此处将以 finetune.sh 这个脚本为例进行解释说明。 要为分布式训练（或单 GPU 训练）设置环境变量，请指定以下变量：GPUS_PER_NODE 、NNODES、NODE_RANK 1.14. Qwen-Agent 41 Qwen 1.15 LlamaIndex 为了实现 Qwen1.5 与外部数据（例如文档、网页等）的连接，我们提供了 LlamaIndex 的详细教程。本指南旨 在帮助用户利用 LlamaIndex 与 Qwen1.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。 1.15.1 环境准备 为实现检索增强生成（RAG），我们建议您首先安装与 LlamaIndex

以引导感兴趣的读者走得更远。Bela Bollobas的《线性分析》 (Bollobás, 1999) 对线性代数和函数分析进行了深入的研究。(Wasserman, 2013) 是一本很好的统计学指南。 如果读者以前没有使用过Python语言，那么可以仔细阅读这个Python教程3。 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 v)。具体计算方法是ci ← f(ui, vi)，其中ci、ui和vi分别是向量c、u和v中的元素。在这里，我们 通过将标量函数升级为按元素向量运算来生成向量值 F : Rd, Rd → Rd。 对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。我 们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。在下面的例子中，我们使用逗号来表示一个具有5个 元素的 类别和偏 移量。 • 我们可以通过深入学习，在多个层次上的图像分层表示进行多尺度目标检测。 练习 1. 根据我们在 7.1节中的讨论，深度神经网络学习图像特征级别抽象层次，随网络深度的增加而升级。在 多尺度目标检测中，不同尺度的特征映射是否对应于不同的抽象层次？为什么？ 2. 在 13.5.1节中的实验里的第一个尺度（fmap_w=4, fmap_h=4）下，生成可能重叠的均匀分布的锚框。

排序损失：DeepFM+Pair-Wise Rank Loss 多目标 融合点击模型和 互动模型 单目标 LR、W&D、 FM和DeepFM 等模型排序 排序损失 针对信息流业务场景，从 点击损失升级到排序损 失，基础模型为 DeepFM，排序损失为 BPR 召 回 排 序 • 深度学习模型训练：WeiLearn 样本库 WeiLearn-深度学习模型训练 CTR样本 自然语言样本

合其它类型的神经网络的应用。Caffe 的主要开发语言是 C++，也提供 Python 语言等 接口，支持 GPU 和 CPU。由于开发时间较早，在业界的知名度较高，2017 年 Facebook 推出了 Caffe 的升级版本 Cafffe2，Caffe2 目前已经融入到 PyTorch 库中。 ❑ Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发。Torch 灵活性 较高，容易实现自定义网络层，这也是 的显卡设备，则可以安装 CPU 版本。CPU 版本无法利用 GPU 加 速运算，计算速度相对缓慢，但是作为学习用途所介绍的算法模型一般不大，使用 CPU 版 本也能勉强应付，待日后对深度学习有了一定了解再升级 NVIDIA GPU 设备也未尝不可。 亦或者，安装 PyTorch GPU 版本可能会出现安装失败的情况，很多读者朋友动手能力欠 缺，如果折腾了很久还不能搞定，可以选择直接安装 CPU 版本。 预览版202112 第 3 章 分类问题 10 输入层：? 隐藏层：? 隐藏层： ? 输出层： 图 3.10 3 层神经网络结构 经过简单的改进，网络模型已经升级为 3 层的神经网络，具有较好的非线性表达能 力，接下来将讨论如何优化网络参数??和??等。 3.7 优化方法 对于仅一层的网络模型，如线性回归模型，上一章中甚至直接推导出 ?ℒ ??和

Keras 核 心，你可以提交一个设计文档，来解释你的功能，并争取它（请看以下解释）。 请注意任何有关 代码风格（而不是修复修复，改进文档或添加新功能）的 PR 都会被拒绝。 以下是提交你的改进的快速指南： 1. 如果你的 PR 介绍了功能的改变，确保你从撰写设计文档并将其发给 Keras 邮件列表开始， 以讨论是否应该修改，以及如何处理。这将拯救你于 PR 关闭。当然，如果你的 PR 只是一