. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 12 计算性能 503 12.1 编译器和解释器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.1 、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save import collections import hashlib import math import os import random 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 ID或姓名是(没有特定顺序)：alxnorden, avinashingit, bowen0701

chat_response) 1.8.3 使用 AutoGPTQ 量化你的模型 如果你想将自定义模型量化为 GPTQ 量化模型，我们建议你使用 AutoGPTQ 工具。推荐通过安装源代码的方 式获取并安装最新版本的该软件包。 git clone https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ cd AutoGPTQ pip install -e . 假设你已经基于 Qwen1.5-7B 在帮助用户利用 LlamaIndex 与 Qwen1.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。 1.15.1 环境准备 为实现检索增强生成（RAG），我们建议您首先安装与 LlamaIndex 相关的软件包。 以下是一个简单的代码示例： pip install llama-index pip install llama-index-llms-huggingface pip install llama-index-readers-web

. . . . 8 3.1.2 指定输入数据的尺寸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 编译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.1.4 训练 . . . add(Dense(32, input_shape=(784,))) model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) 快速开始 9 3.1.3 编译 在训练模型之前，您需要配置学习过程，这是通过 compile 方法完成的。它接收三个参数： • 优化器 optimizer。它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以 ： model = Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=[main_output, auxiliary_output]) 现在编译模型，并给辅助损失分配一个 0.2 的权重。如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights 或 loss，可以使用列表或字典。在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这 个损失将用于所有的输出。

on/android Step 2：在 Android Studio 中加载 examples 项目 Step 3：在 Android Studio 中编译 examples 项目 Step 3：在 Android 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

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预览版202112 1.5 深度学习框架 13 是一个基于 Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运 算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ❑ Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算 法支持，文档和案例也较为丰富，但是