棘手。通过智能地将数组分配给环境，我们可以最大限度地减少在设备之间传输数据的时间。例如，当在带 有GPU的服务器上训练神经网络时，我们通常希望模型的参数在GPU上。 要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。注意，对大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中 很容易获得。例如可以使用AWS EC2的多GPU实例。本书的其他章节大都不需要多个GPU，而本节只是为了 展示数据如何在不同的设备之间传递。 5.6.1 计算设备 一个或多个以太网连接，速度从1GB/s到100GB/s不等。在高端服务器上可能用到更高级的互连； • 高速扩展总线（PCIe）用于系统连接一个或多个GPU。服务器最多有8个加速卡，通常以更高级的拓扑 方式连接，而桌面系统则有1个或2个加速卡，具体取决于用户的预算和电源负载的大小； • 持久性存储设备，如磁盘驱动器、固态驱动器，在许多情况下使用高速扩展总线连接。它为系统需要的 训练数据和中间检查点需要的存储提供了足够的传输速度。 器与PCIe总线相连接，这种驱动器称为NVMe（非 易失性内存增强），其最多可以使用4个PCIe通道。在PCIe4.0上最高可达8GB/s。 云存储 云存储提供了一系列可配置的性能。也就是说，虚拟机的存储在数量和速度上都能根据用户需要进行动态分 配。建议用户在延迟太高时（例如，在训练期间存在许多小记录时）增加IOPs的配置数。 12.4.4 CPU 中央处理器（central processing

版与社区版之分，社区版免费使用而专业版则需要付费使用。 Pycharm 官方网站如下： https://www.jetbrains.com/pycharm/ 点击就可以下载专业版试用或者社区免费版，默认安装之后就 可以通过桌面图标双击打开如下： 图 1-5（Pycharm 导航页面） PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 6 点击【New Project】，输入项目名称，显示如下： 图

然后你就可以安装 Keras 本身了。有两种方法安装 Keras： • 使用 PyPI 安装 Keras (推荐)： sudo pip install keras 如果你使用 virtualenv 虚拟环境, 你可以避免使用 sudo： pip install keras • 或者：使用 Github 源码安装 Keras： 首先，使用 git 来克隆 Keras： git clone https://github activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成虚拟数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(2, size=(1000 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成虚拟数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(10, size=(1000

Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 Docker 容器 与 虚拟机 虚拟机 Docker 容器 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 “Hello

浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 • 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 • 惯性传感器（英文叫 生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图 SLAM应用介绍 • 虚拟/增强现实：Inside-Out方案 目前绝大多数VR头盔都采用 Outside-In的定位方案，需要在环境 中放置一个或多个传感器，活动范 围受限，不支持大范围移动的定位。 基于SLAM技术

等。常应用在咨询系统、娱乐系统、智能家居等中。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 12 1.4.3 强化学习 虚拟游戏 相对于真实环境，虚拟游戏平台既可以训练、测试强化学习算法，又可以避 免无关因素干扰，同时也能将实验代价降到最低。目前常用的虚拟游戏平台有 OpenAI Gym、OpenAI Universe、OpenAI Roboschool、DeepMind OpenSpiel、MuJoCo python.exe 程序执行 Python 语言编写的源 代码文件(.py 格式)。 这里选择安装集成了 Python 解释器和虚拟环境等一系列辅助功能的 Anaconda 软件， 用户通过安装 Anaconda 软件，可以同时获得 Python 解释器、包管理和虚拟环境等一系列 便捷功能，何乐而不为呢。首先从 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 在强化学习中，可以直接通过机器人与真实环境进行交互，并通过传感器获得更新后 的环境状态与奖励。但是考虑到真实环境的复杂性以及实验代价等因素，一般优先在虚拟 的软件环境中测试算法，再考虑迁移到真实环境中。 强化学习算法可以通过大量的虚拟游戏环境来测试，为了方便研究人员调试和评估算 法模型，OpenAI 开发了 Gym 游戏交互平台，用户通过 Python 语言，只需要少量代码即可 完成游戏的创建与交互，使用起来非常方便。

回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 • 实时获取调度监控指标 • 及时预警引入人工干预 • 精准模拟实际订单分布情况 • 有效评估调度算法的改进效果 • 合理划分物流范围 • 节省调度运力，提升商户配送能力 • 云端虚拟队列，实现调度指派 • 提升物流效率 仿真系统 实时监控 时光机 寻宝系统 1 2 3 4 5 时光机系统—历史数据可视化分析 真实再现调度场景细节 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法

c.历史平均（historical averaging） d.单边标签平滑（one-sided label smoothing） e.虚拟批量正则（virtual batch normalization） 2. GAN的理论与实现模型 24 03 GAN 的应用 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型

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