辑上组合在单节中。而一些想 法可能最好是通过连续允许几个模型来传授。另一方面，坚持“一个工作例子一节”的策略有一个很大的好 处：这使你可以通过利用我们的代码尽可能轻松地启动你自己的研究项目。只需复制这一节的内容并开始修 改即可。 我们将根据需要将可运行代码与背景材料交错。通常，在充分解释工具之前，我们常常会在提供工具这一方 面犯错误（我们将在稍后解释背景）。例如，在充分解释随机梯度下降为什么有用或为什么有效之前，我们可 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow实现。感谢百度团队将较新的PyTorch实现改 编为PaddlePaddle实现。感谢张帅将更新的LaTeX样式集成进PDF文件的编译。 特别地，我们要感谢这份中文稿的每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好。他们的GitHub 引言 1.3.2 无监督学习 到目前为止，所有的例子都与监督学习有关，即需要向模型提供巨大数据集：每个样本包含特征和相应标签 值。打趣一下，“监督学习”模型像一个打工仔，有一份极其专业的工作和一位极其平庸的老板。老板站在 身后，准确地告诉模型在每种情况下应该做什么，直到模型学会从情况到行动的映射。取悦这位老板很容易， 只需尽快识别出模式并模仿他们的行为即可。 相反，如果工作没有十分具体的

4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第 5 章 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 是否可用，返回“True”或者“False”，代表了 GPU 设备是否可用，如图 1.32 所示。如果为 True，则 PyTorch GPU 版本安装成功；如果 为 False，则安装失败，需要再次检查 CUDA、环境变量等步骤，或者复制错误，从搜索引 擎中寻求帮助。 预览版202112 1.6 开发环境安装 21 图 1.32 PyTorch-GPU 安装结果测试 如果没有支持 CUDA 的显卡设备，则可以安装 手写数字图片的总类别数有 10 种，即输出节点数?out = 10，那么对于某个样本，假 设它属于类别?，即图片的中数字为?，则只需要一个长度为 10 的向量?，向量?的索引号为 ?的元素设置为 1，其它位为 0。比如图片 0 的 One-hot 编码为[1,0,0,… ,0]，图片 2 的 One- hot 编码为[0,0,1, … ,0]，图片 9 的 One-hot 编码为[0,0,0, … ,1]。One-hot

我们建议使用 TensorFlow 后端。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设 备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。 3.3.4.1 数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。 Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并 行版本，在多达 8 上实现准线性加速。 有关更多信息，请参阅 multi_gpu_model 的文档。这里是一个简单的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。 # 假定你的机器有 8 个可用的 GPU。 parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model 可以是任意的。如果将这一层作为模型的第一层，则需要指定 input_shape 参数（整数元 组，不包含样本数量的维度）。 输出尺寸 与输入相同。 参数 • theta: float >= 0。激活的阈值位。 参考文献 • Zero-Bias Autoencoders and the Benefits of Co-Adapting Features 5.9.5 Softmax [source] keras

假设两个输入的维度分别是input(1000×500×99×11), other(500×11×99)那么我 们可以认为torch.matmul(input, other, out=None)乘法首先是进行后两位矩阵乘法得 到(99×11)×(11×99)⇒(99×99)，然后分析两个参数的batch size分别是 (1000×500) 和 500, 可以广播成为 (1000×500)， 因此最终输出的维度是 重复使用，但不参与求导的场景 下 tensor.detach() 共享 否 常用在神经网络中仅要利用张量 数值，而不需要追踪导数的场景 下 tensor.clone().detach() 新建 否 只做简单的数据复制，既不数据 共享，也不对梯度共享，从此两 个张量无关联。 2. Autograd自动求导 19 2. Autograd自动求导 在训练一个神经网络时，梯度的计算是一个关键的步骤，它为神经 网络的优化提供了关键数据。

模型解释 %01)香港小姐竞选 TB0《%01)国际h华小姐》竞选佳丽学t态走猫步无时无刻加紧练m % % 1 HOEHGGLPg初始化 ELg笑工坊唐唐脱口秀 【牛r】0Lg笑工坊 第一季a唐唐神吐槽:最作死的女神 184 3 3 % 语k h国达r秀震惊全场 h国好声音李安1+岁参加澳洲达r秀时震惊全场的表演 % % 3 长短距离依赖 潜规则女秘n 职场大尺度虐恋激情电影《错爱，爱错》（性感女秘n欲望潜规则男c司_

用户需求：线下门店业绩如何提升？ 全球实体零售发展遭遇天花板 品牌间存量竞争 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 线上销售的广告位：直通车/钻展 线下门店的广告位：黄金位置 用好你的广告位：线上设计 用好你的广告位：线下陈列 缺货 凌乱 销量下降 用好你的广告位：线下陈列 有气势！ 整齐！ 销量上涨！ 品牌线下PK 如何脱颖而出？ 品牌商线下渠道销售的普遍需求 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化

识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 技术研发人员 150余位 人工智能博士 唯一 深度学习 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 全球领先 商业营收 市占率 行业第一 400余家 大型客户伙伴 共同发展 AI+金融 AI+智慧城市 52% 97.35% 97.45% 人眼 DeepID时代 99.55% 99.15% 30万张人脸训练 DeepID3 DeepID2 8位密码时代 20亿张人脸， 2亿个体训练 1/1亿 错误概率 97% 通过率 6位密码时代 1/100万 错误概率 95% 通过率 6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云

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 容量的大规模模型，该库还支持 CPU+GPU 混合推理模式进行部分加速。本质上，llama.cpp 的用途在于运行 GGUF（由 GPT models/7B 目录下）。请记住，在运行命令之前，需要先创建这个 目录。通过这种方式，你已经为你的 fp16 模型生成了一个 GGUF 文件，接下来你需要根据实际需求将其量 化至低比特位。以下是一个将模型量化至 4 位的具体示例：” ./quantize models/7B/qwen1_5-7b-chat-fp16.gguf models/7B/qwen1_5-7b-chat-q4_0.gguf q4_ 通过这种方式，您可以在 GGUF 格式的量化模型中应用 AWQ scales，这有助于提升模型的质量。 我们通常将 fp16 模型量化为 2、3、4、5、6 和 8 位模型。要执行不同低比特的量化，只需在命令中替换量化 方法即可。例如，如果你想将你的模型量化为 2 位模型，你可以按照下面所示，将 q4_0 替换为 q2_k ： ./quantize models/7B/qwen1_5-7b-chat-fp16.gguf

boxplot ：箱型图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情 况资料的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。 13 探索性数据分析(EDA) IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的 差，也就是盒子的长度。 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点 小于最小观测值，则下限为最小观测值，离群点单 独以点汇出。

6.], dtype=torch.float64) 可见，在 PyTorch 中实现数据类型转换非常的便捷， m.int() 表示转换伟 32 位整型、m.double() 表示转换位 64 位浮点数 类型、m.long() 表示 64 位整型。 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 8 ● 维度转换 在 Pytorch 开发中另外一个常见的基础操作就是图象维度转换