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 >>>

这个参数会覆盖 validation_split。 模型 43 • shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者字符串 (batch)。batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。 • class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函 行训练。 这个参数会覆盖 validation_split。 • shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者字符串 (batch)。batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。 • class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函 save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1) 在每个训练期之后保存模型。 filepath 可以包括命名格式选项，可以由 epoch 的值和 logs 的键（由 on_epoch_end 参 数传递）来填充。 例如：如果 filepath 是 weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}

16.1.1 在本地编辑和运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 741 16.1.2 高级选项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745 16.2 使用Amazon 书中经常使用的函数和类： pip install d2l==0.17.6 下载 D2L Notebook 接下来，需要下载这本书的代码。可以点击本书HTML页面顶部的“Jupyter 记事本”选项下载后解压代码， 或者可以按照如下方式进行下载： mkdir d2l-zh && cd d2l-zh curl https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-2.0.0.zip -o 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

最新版本的下载链接即可下载，下载完成后安 装即可进入安装程序。如图 1.22 所示，勾选”Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 程序。如图 1.23 所示，安装程序 询问是否连带安装 VS Code 软件，选择 Skip 即可。整个安装流程约持续 5 分钟，具体时间 预览版202112 第 1 23Anaconda 安装界面-2 安装完成后，怎么验证 Anaconda 是否安装成功呢？通过键盘上的 Windows 键+R 键， 即可调出运行程序对话框，输入“cmd”并回车即打开 Windows 自带的命令行程序 cmd.exe。或者点击开始菜单，输入“cmd”也可搜索到 cmd.exe 程序，打开即可。输入 conda list 命令即可查看 Python 环境已安装的库，如果是新安装的 Python Windows 平台，x86_64 架构，10 系统，exe(local)本地安装包，再选择 Download 即可下载 CUDA 安装软件。下载完成后，打开安装软件。如图 1.23 所示，选择“Custom”选项， 点击 NEXT 按钮进入图 1.26 安装程序选择列表，在这里选择需要安装和取消不需要安装 的程序组件。在 CUDA 节点下，取消”Visual Studio Integration”一项；在“Driver

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

这个例子中B=3，这样就意味着集束 搜索不会只考虑一个可能结果，而是 一次会考虑3个，比如对第一个单词有 不同选择的可能性，最后找到in、jane 、september，是英语输出的第一个单 词的最可能的三个选项，然后集束搜 索算法会把结果存到计算机内存里以 便后面尝试用这三个词。 “Jane visite l'Afrique en Septembre.”（法语句 子），我们希望翻译成英语，"Jane is

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