. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . 些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。 1.3 快速开始：30 秒上手 Keras Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺 序模型，它是由多个网络层线性堆叠的栈。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API， 它允许构建任意的神经网络图。 Sequential 顺序模型如下所示： from keras.models import Sequential 更深入的教程，请查看： • 开始使用 Sequential 顺序模型 • 开始使用函数式 API 在代码仓库的 examples 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于 栈式 LSTM 的文本生成等等。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 3 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们

Kubernetes在异构系统调度中的挑战 • Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1

助模型对本单词更好地进行编码。 RNN会将它已经处理过的前面的所有单词/ 向量的表示与它正在处理的当前单词/向量 结合起来。而自注意力机制会将所有相关单 词的理解融入到我们正在处理的单词中。 当我们在编码器#5（栈中最上层编码器）中编码“it”这个单词的时，注意力机 制的部分会去关注“The Animal”，将它的表示的一部分编入“it”的编码中。 23 2.Transformer的工作流程 从微观视角看自注意力机制