第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha 数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一

fastText模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 674 14.6.2 字节对编码（Byte Pair Encoding） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675 14.7 词的相似性和类比任务 本书中的大部分代码都是基于PyTorch的。PyTorch是一个开源的深度学习框架，在研究界非常受欢迎。本书 中的所有代码都在最新版本的PyTorch下通过了测试。但是，由于深度学习的快速发展，一些在印刷版中代 码可能在PyTorch的未来版本无法正常工作。但是，我们计划使在线版本保持最新。如果读者遇到任何此类 问题，请查看安装 (page 9) 以更新代码和运行时环境。 下面是我们如何从PyTorch导入模块。 grad_fn=) 196 5. 深度学习计算 5.1.4 效率 读者可能会开始担心操作效率的问题。毕竟，我们在一个高性能的深度学习库中进行了大量的字典查找、代 码执行和许多其他的Python代码。Python的问题全局解释器锁74 是众所周知的。在深度学习环境中，我们担 心速度极快的GPU可能要等到CPU运行Python代码后才能运行另一个作业。 小结 •

Out[11]: True # if 条件成立 tensor([True]) # ==比对自动转换为 PyTorch 张量 4.2 数值精度 对于数值类型的张量，可以保存为不同字节长度的精度，如浮点数 3.14 既可以保存为 16 位(Bit)长度，也可以保存为 32 位甚至 64 位的精度。位越长，精度越高，同时占用的内 预览版202112 第 4 章 PyTorch tensors 保存了所有需要合并的张量 List，dim 参数指定需要合并的维度索引。回到上面的例子， 需要在班级维度上合并成绩册，这里班级维度索引号为 0，即 dim=0，合并张量?和?的代 码如下： In [1]: a = torch.randn([4,35,8]) # 模拟成绩册 A，等价于 torch.randn(4,35,8)写法 b = torch.randn([6,35 入要求， 因此需要根据用户的逻辑自行实现预处理步骤。Dataset 对象通过提供 map(func)工具函 数，可以非常方便地调用用户自定义的预处理逻辑，它实现在 func 函数里。例如，下方代 码调用名为 preprocess 的函数完成每个样本的预处理： # 预处理函数实现在 preprocess 函数中，传入函数名即可 train_db = train_db.map(preprocess)

共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 机器学习界的执牛耳者 Andrew Ng 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 机器学习界的国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 Watson（IBM沃森） 深度学习、智适应学习技术 计算机 美国 1911年 上市 市值1198亿美元 11 松鼠AI 1对1 智适应学习技术、机器学习 教育 中国 2015年 A轮融资 估值11亿美元 12 字节跳动 跨媒体分析推理技术、深度学习、自 然 语言处理、图像识别 资讯 中国 2012年 Pre-IPO轮融资 估值750亿美元 13 Netflix（网飞） 视频图像优化、剧集封面图片个性 化

共同获得了2018年计算机科学的最高奖项 ——ACM图灵奖。 深度学习界的执牛耳者 Andrew Ng 中文名吴恩达，斯坦福大学副教 授，前“百度大脑”的负责人与百 度首席科学家。 6 李航, 现任字节跳动科技有限公司人 工智能实验室总监，北京大学、南京 大学客座教授，IEEE 会士，ACM 杰 出科学家，CCF 高级会员。 代表作：《统计学习方法》 国内泰斗 周志华，南京大学计算机科学与技 术系主任 Watson（IBM沃森） 深度学习、智适应学习技术 计算机 美国 1911年 上市 市值1198亿美元 11 松鼠AI 1对1 智适应学习技术、机器学习 教育 中国 2015年 A轮融资 估值11亿美元 12 字节跳动 跨媒体分析推理技术、深度学习、自 然 语言处理、图像识别 资讯 中国 2012年 Pre-IPO轮融资 估值750亿美元 13 Netflix（网飞） 视频图像优化、剧集封面图片个性 化

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那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的 连接组成。 16 2.Transformer的工作流程 编码组件部分由一堆编 码器（encoder）构成 （论文中是将6个编码 器叠在一起）。解码组 件部分也是由相同数量 （与编码器对应）的解 码器（decoder）组成 的。 17 2.Transformer的工作流程 所有的编码器在结构上都是相同 的，但它们没有共享参数。每个 连接方式 38 2.Transformer的工作流程 编码器通过处理输入序列开启 工作。顶端编码器的输出之后 会变转化为一个包含向量K（键 向量）和V（值向量）的注意力 向量集 。这些向量将被每个解 码器用于自身的“编码-解码注 意力层”，而这些层可以帮助 解码器关注输入序列哪些位置 合适： 在完成编码阶段后，则开始解码阶段。解码 阶段的每个步骤都会输出一个输出序列（在 这个例子里，是英语翻译的句子）的元素

TensorFlow 2 进阶使用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 使⽤ TensorFlow 2 实现图像数据增强 • 使⽤ TensorFlow 2 实现分布式训练 • 使⽤ TensorFlow Hub 迁移学习 • 使⽤ @tf.function 提升性能 • 使⽤ TensorFlow Serving 部署云端服务 • 使⽤ TensorFlow Studio 中编译 examples 项目 Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别 APP 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 • TensorFlow 2 设计原则 • TensorFlow 2 核心模块 • TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x • TensorFlow 2 落地应用 目录 TensorFlow 2 设计原则 训练样本构建示意图 ������ �� TensorFlow 与企业服务的结合 – QQ 音乐 来源：《 案例分享 | QQ 音乐应用 TensorFlow 构建 AI 赋能的音乐曲库》 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程