用户特征 关键词 类型属性 topic 内容标签 内容质量 内容特征 组合特征 标签匹配度 用户互动率 协同特征 实时互动率 app互动率 微博内容 关注数据 用户信息 视觉标签 打码日志 社交关系 用户特征 发博流 互动流 曝光流 模型服务 模型训练 模型优化 模型评估 模型预测 CTR预估 排序策略 权值映射 业务排序 其他策略 特征工程 特征存储 特征查询

data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)) # 构建 Dataset 对象 将数据转换成 Dataset 对象后，一般需要再添加一系列的数据集标准处理步骤，如随机打 散、预处理、按批装载等。 5.7.1 随机打散 通过 Dataset.shuffle(buffer_size)工具可以设置 Dataset 对象随机打散数据之间的顺序， 防止每次训练时数据 问题的讨论，我们引出本章的核心内容：卷积神经网络。这也是层数可以轻松达到上百层 的一类神经网络。 10.1 全连接网络的问题 首先我们来分析全连接网络存在的问题。考虑一个简单的 4 层全连接层网络，输入是 28 × 28打平后为 784 节点的手写数字图片向量，中间三个隐藏层的节点数都是 256，输出 层的节点数是 10，如图 10.1 所示。 预览版202112 第 10 章 卷积神经网络 2 解码器 然后再来创建解码器子网络，这里基于隐藏向量 h_dim 依次升维到 128、256、784 长 度，除最后一层，激活函数使用 ReLU 函数。解码器的输出为 784 长度的向量，代表了打 平后的28 × 28大小图片，通过 Reshape 操作即可恢复为图片矩阵。代码如下： # 创建 Decoders 网络, decoder 的输出应该是输入的特征同 shape

decoder Tran sform er decoder Tran sform er decoder 解决方案: 多模态预训练 Vit based 下游任务:  视频分类  视频打标签  推荐模型特征 解决方案: 小样本学习 小样本结构化模型 在线预测服务（EAS） • 一键部署 • 多模型 • 蓝绿部署 • 弹性扩缩 • 推理优化 ML Frameworks

随后我们再把数据导入到 DataLoader 里面： # batch_size ： 每 次 迭 代 取 出 的 数 据 量 # s h u f f l e ： 洗 牌 的 意 思， 先 把 数 据 打 乱， 然 后 再 分 为 不 同 的 batch Chapter 1. 准备章节 9 train_dataloader = DataLoader ( training_data , batch_size

平均值可以作为softmax运算的输入，从而预测类别。 为简单起见，我们只读取几张较大的测试图像，并从图像的左上角开始截取形状为320 × 480的区域用于预测。 622 13. 计算机视觉 对于这些测试图像，我们逐一打印它们截取的区域，再打印预测结果，最后打印标注的类别。 voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012') test_images append([line[idx] for idx in indices]) return centers, contexts 接下来，我们创建一个人工数据集，分别包含7个和3个单词的两个句子。设置最大上下文窗口大小为2，并打 印所有中心词及其上下文词。 tiny_dataset = [list(range(7)), list(range(7, 10))] print('数据集', tiny_dataset) (continues 如果你计划修改大量文本或代码，那么你需要更多地了解本书使用的格式。源文件基于markdown格式224，并 通过d2lbook225包提供了一组扩展，例如引用公式、图像、章节和引文。你可以使用任何markdown编辑器打 开这些文件并进行更改。 如果你想要更改代码，我们建议你使用Jupyter Notebook打开这些标记文件，如 16.1节中所述。这样你就可 以运行并测试你的更改。请记住在提交更改之前清除所有