2010 年发布的 ImageNet 数据集收录了共 14197122 张图片，整个数据集的压缩文件大小就有 154GB。图 1.10、图 1.11 列举了一些数据集的样本数和数据集大小随时间的变化趋势。 尽管深度学习对数据集需求较高，收集数据，尤其是收集带标签的数据，往往是代价 昂贵的。数据集的形成通常需要手动采集、爬取原始数据，并清洗掉无效样本，再通过人 类智能去标注数据样本，因此不 显卡， 图 1.12 例举了从 2008 年到 2017 年 NVIDIA GPU 和 x86 CPU 的每秒 10 亿次的浮点运算数 (GFLOPS)的指标变换曲线。可以看到，x86 CPU 的曲线变化相对缓慢，而 NVIDIA GPU 的浮点计算能力指数式增长，这主要是由日益增长的游戏计算量和深度学习计算量等业务 驱动的。 预览版202112 1.3 深度学习特点 9 GoogLeNet(22 层)、ResNet50(50 层)、DenseNet121(121 层)等模型相继被提出，同时输入图 片的大小也从28 × 28逐渐增大，变成224 × 224、416 × 416等，这些变化使得网络的总参 数量可达到千万、上亿级别，如图 1.13 所示。 网络规模的增大，使得神经网络的容量也相应增大，从而能够学习到复杂的数据模 态，模型的性能也会随之提升；另一方面，网络规模的增大，意味着更容易出现过拟合现

evaluation_data 或 evaluation_split 时，评估将在 每个 epoch 结束时运行。 • 在 Keras 中，可以添加专门的用于在 epoch 结束时运行的 callbacks 回调。例如学习率变化 和模型检查点（保存）。 3.3.6 如何保存 Keras 模型？ 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 为什么训练误差比测试误差高很多？ Keras 模型有两种模式：训练和测试。正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测 试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第一批数据的误差通常比最后一批的要高。另一方面，测试误差是模型在一个 epoch 训练 完后计算的，因而误差较小。 3.3.8 如何获取中间层的输出？ 一个简单的方 $HOME/.keras/datasets/ 中。 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ 在模型的开发过程中，能够在一次次的运行中获得可复现的结果，以确定性能的变化是来 自模型还是数据集的变化，或者仅仅是一些新的随机样本点带来的结果，有时候是很有用处的。 下面的代码片段提供了一个如何获得可复现结果的例子 - 针对 Python 3 环境的 TensorFlow 后端。 import

处连续，需要满足的条件： 存在 1. 函数在该点处有定义 2. 函数在该点处极限 3. 极限值等于函数值 高等数学-函数的连续性 ?0 ?(?0) lim ?→?0? ? 34 ， 如果平均变化率的极限存在 则称此极限为函数 ? = ?(?) 在点 处的导数， 高等数学-导数 limΔ?→0 Δ? Δ? = limΔ?→0 ? ?0 + Δ? − ? ?0 Δ? ቚ ?′ Python模块-Matplotlib 图 形 样 式 73 深度学习框架 Keras 74 深度学习框架-PyTorch https://pytorch.org/ 安装PyTorch 命令行运行： 75 深度学习框架-PyTorch 测试PyTorch import torch x = torch.rand(2, 3) print(x) 或者输入 conda list -f

pytorch 注意：如果没有安装unzip，则可以通过运行sudo apt install unzip进行安装。 安装完成后我们可以通过运行以下命令打开Jupyter笔记本（在Window系统的命令行窗口中运行以下命令前， 需先将当前路径定位到刚下载的本书代码解压后的目录）： jupyter notebook 9 https://developer.nvidia.com/cuda‐downloads • 编写一个应用程序，向用户推荐他们可能喜欢，但在自然浏览过程中不太可能遇到的产品。 在这些情况下，即使是顶级程序员也无法提出完美的解决方案，原因可能各不相同。有时任务可能遵循一种 随着时间推移而变化的模式，我们需要程序来自动调整。有时任务内的关系可能太复杂（比如像素和抽象类 别之间的关系），需要数千或数百万次的计算。即使人类的眼睛能毫不费力地完成这些难以提出完美解决方 案的任务，这其中的计 环境是否有助于我们建模？例如，用户将文本读入语音识别器。 • 环境是否想要打败模型？例如，一个对抗性的设置，如垃圾邮件过滤或玩游戏？ • 环境是否重要？ • 环境是否变化？例如，未来的数据是否总是与过去相似，还是随着时间的推移会发生变化？是自然变化 还是响应我们的自动化工具而发生变化？ 当训练和测试数据不同时，最后一个问题提出了分布偏移（distribution shift）的问题。接下来的内容将简要 描述强化学习问题，这是一类明确考虑与环境交互的问题。

PATH”之后再点击【Install Now】默认安装完成即可。 3. 安装好 Python 语言包支持以后可以通过命令行来验证测试 安装是否成功，首先通过 cmd 打开 Window 命令行窗口，然 后输入 Python，显示如下： 图 1-2（验证 Python 命令行模式） 如果显示图 1-2 所示的信息表示已经安装成功 Python 语言包 支持；如果输入 Python 之后显示信息为“'python' PATH”，此时请手动把 python.exe 所 在路径添加到 Windows 系统的环境变量中去之后再次执行 即可。 4. 安装好 Python 语言包支持之后，只要运行下面的命令行即 可完成 Pytorch 框架的安装，GPU 支持版本的命令行如下（需 要 GPU 显卡支持）： pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0 pytorch.org/whl/torch_stable.html CPU 支持版本的命令行如下（没有 GPU 显示支持）： pip install torch torchvision torchaudio PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 4 5. 在执行第三步的基础上，在命令行中输入下面两行代码，执 行结果如下： >>> import torch >>>

� Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时 流式学习 1.2 Item和User新增，离开/遗忘， Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 少量的⾼频key占据了主要访问需求 ⼀段时间样 本命中的 unique key ID/tag/交叉特征 (全量为：亿，千亿) ⼩特征 （个） 中型特征 （百） 获取⽤户向量 2. 向量召回 异步 刷库 训练端⽣成⾼频参数集 独⽴通道上线 降低请求⽑刺 Feature 2.1: 短时间内只 有部分参数被⽤到 Feature 2.2 Hotkey变化慢 ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度 分布式 系统 ⼤规模 模型 优化 算法 1. ⾼性能 2. 效果⽆ 损的优化 � Feature 1（基本特点） � Feature 2（数据的时空 Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training Dense参数，每次 都⽤，快速收敛 Sparse参数，随数 据变化，收敛度差 异⼤ 基于动态阈值 的稀疏化压缩 float16压缩 特点 混合压缩 ⽅案 效果 ～-90% -50% 训练速度提升 10%-30% 在线推理服务成本⾼，上线模型可以变⼩么？---模型压缩

第3步 根据上述计算 的d、q、p得到 ARIMA模型， 然后对模型进 行检验 第4步 65 时序模型—ARIMA 对于一个时间序列来说，如果它的均值没 有系统的变化（无趋势），方差没有系统 变化，并且严格消除了周期性的变化，就 称为是平稳的。 66 • 本章主要介绍了Pandas中用于处理时间序列的相关内容，包括创 建时间序列、时间戳索引和切片操作、固定频率的时间序列、时期 及计算

variables对分数的影 响，我们可以通过分类变量的值来绘制密度图。 密度图 还显示单个变量的分布，可以认为是平滑的直方图。 如 果我们通过为分类变量密度曲线着色，这将向我们展示 分布如何基于类别变化的。 15 探索性数据分析(EDA) 这幅图我们可以看到建筑类型对 Energy Star Score有重大影 响。 办公楼往往有较高的分数， 而酒店的分数较低。 16 探索性数据分析(EDA) 特征工程重要性： 特征越好，灵活性越强； 特征越好，模型越简单；特征越好 ，性能越出色；好特征即使使用一般的模型，也能得到很好的 效果！ 3.特征工程 21 特征选择 主要方法 去除变化小的特征 去除共线特征 去除重复特征 主成分分析（PCA） …… 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更 强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解

?=1 ? (? ? −?)2 ? = 1 ? ෍ ?=1 ? ? ? 处理后的数据均值为0，方差为1 数据归一化的目的是使得各特征对 目标变量的影响一致，会将特征数 据进行伸缩变化，所以数据归一化 是会改变特征数据分布的。 数据标准化为了不同特征之间具备 可比性，经过标准化变换之后的特 征数据分布没有发生改变。 就是当数据特征取值范围或单位差异 较大时，最好是做一下标准化处理。 随意裁剪。 (3) 扭曲变形图片。 (4) 颜色转换，然后给R、G和B三个通道上 加上不同的失真值。产生大量的样本，进 行数据增强。 28 偏差和方差 方差Variance： 描述的是预测值的变化范围，离散程度， 也就是离其期望值的距离。方差越大，数 据的分布越分散，如右图右列所示。 偏差Bias： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实 值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数 据，如右图第二行所示。

训练）设置环境变量，请指定以下变量：GPUS_PER_NODE 、NNODES、NODE_RANK 、MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 。不必过于担心这些变量，因为我们为您提供了默认设置。在命令行中， 您可以通过传入参数 -m 和 -d 来分别指定模型路径和数据路径。您还可以通过传入参数 --deepspeed 来 指定 Deepspeed 配置文件。我们为您提供针对 ZeRO2 和 ZeRO3