© 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 张孝峰 AWS解决方案架构师 March 17, 2017 Amazon 的人工智能&深度学习 围绕数据的“飞轮” 机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 围绕数据的“飞轮” 算法 数据 程序模型 GPUs & 计算加速 深度学习的爆发 图像理解 自然语言处理 语音识别 机器自主 AWS 之上的人工智能应用 Zillow • Zestimate (using Apache Spark) Howard Hughes Corp • Lead scoring for luxury real • Computer Vision APIs AWS 上的 AI 应用 • Pinterest Lens • Netflix 推荐引擎 数千名员工致力于人工智能领域 发现& 搜索 执行 &物流 现有产品的增强 定义新的产品分类 将机器学习拓 展更广领域 Amazon 的人工智能应用 在Amazon 最初的人 工智能应用 (1995) AWS 可以帮助客户把人工智能应用于每个应 用程序的核心&业务之中吗

classification）。举个例子，人们在技术博客 上贴的标签，比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。一篇典型的文章可 能会用5～10个标签，因为这些概念是相互关联的。关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”，而关于“机 器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。 此外，在处理生物医学文献时，我们也会遇到这类问题。正确地标记文献很重要，有利于研究人员对文献 ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使用lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) linreg和d2l.squared_loss导入它们。唯一的变化是损失现在包括了惩罚项。 def train(lambd): w, b = init_params() net, loss = lambda X: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss num_epochs, lr = 100, 0.003 animator = d2l.Animator(xlabel='epochs'

clouds that you have access to: # aws, gcp, azure, oci, lamabda, runpod, fluidstack, paperspace, # cudo, ibm, scp, vsphere, kubernetes pip install "skypilot-nightly[aws,gcp]" 随后，您需要用如下命令确认是否能使用云： sky run --platform linux/amd64 \ -td --rm --name sky \ -v "$HOME/.sky:/root/.sky:rw" \ -v "$HOME/.aws:/root/.aws:rw" \ -v "$HOME/.config/gcloud:/root/.config/gcloud:rw" \ berkeleyskypilot/skypilot-nightly lora_alpha: int = 16 lora_dropout: float = 0.05 lora_target_modules: List[str] = field( default_factory=lambda: [ "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "up_proj", "gate_proj", "down_proj", ] ) lora_weight_path:

5.2.8 RepeatVector [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5.2.9 Lambda [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 目录 IV 5.2.10 ActivityRegularization 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。此外， 微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊 AWS 正在开发 MXNet 支持。其他提供支持的公司包 括 NVIDIA、优步、苹果（通过 CoreML）等。 快速开始 8 3 快速开始 3.1 Sequential 顺序模型指引 3.1.1 n, features)。 5.2.9 Lambda [source] keras.layers.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 将任意表达式封装为 Layer 对象。 例 # 添加一个 x -> x^2 层 model.add(Lambda(lambda x: x ** 2)) 关于 KERAS

Sequential([ layers.Input([IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], dtype = tf.uint8), layers.Lambda(lambda x: tf.cast(x, tf.float32)), layers.Lambda(lambda x: apps.resnet.preprocess_input(x)), core, layers.Flatten(), layers. ============================= lambda (Lambda) (None, 264, 264, 3) 0 _________________________________________________________________ lambda_1 (Lambda) (None, 264, 264, 3) feature space using a convolution layer with stride 2 """ if self.stride == 2: inputs = list( map( lambda inp: layers.Conv2D( self.channels, 3, strides=(2,2), padding='same' )(inp), inputs ) ) return

validation splits as follows. import tensorflow_datasets as tfds def make_dataset(name): loadfn = lambda x: tfds.load(name, split=x) train_ds = loadfn('train') val_ds = loadfn('validation') return train_ds Sequential([ layers.Input([IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], dtype = tf.uint8), layers.Lambda(lambda x: tf.cast(x, tf.float32)), layers.Lambda(lambda x: apps.resnet.preprocess_input(x)), core, layers.Flatten(), layers =========================== lambda (Lambda) (None, 264, 264, 3) 0 _________________________________________________________________ lambda_1 (Lambda) (None, 264, 264, 3)

........................................................................................... 44 Lambda Layers ......................................................................................... where, 16 is set as repeat times. Lambda Layers Lambda is used to transform the input data using an expression or function. For example, if Lambda with expression lambda x: x ** 2 is applied to a layer four arguments and it is as follows: keras.layers.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None)  function represent the lambda function.  output_shape represent the shape of the

我们一次写一个完整的程序来把数据可视化一下： from torchvision import datasets from torchvision . transforms import ToTensor , Lambda training_data = datasets . FashionMNIST( root=” data ” , train=True , #用 来 训 练 的 数 据 8 1.2. 导入样本数据 来 训 练 的 数 据 download=True , #如 果 根 目 录 没 有 就 下 载 transform=ToTensor () , target_transform=Lambda( lambda y : torch . zeros (10 , dtype=torch . f l o a t ) . scatter_ (0 , torch . tensor (y) , value=1)) 是标签的转换，分类中我们需要将标签表示为向量的形式，例如一共有三类，则表示为： [1 0 0] (1.2.1) [0 1 0] (1.2.2) [0 0 1] (1.2.3) Lambda 函数就是应用用户定义的 lambda 函数，首先使用 zeros 函数创建一个 10 维数组， 然后调用.scatter 函数为每个向量的第 label 个索引赋值为 1。 由于 pytorch 的网络训练会

正则化方式，构建了 5 层 的神经网络，其中第 2、3、4 层神经网络层的权值张量 W 均添加 L2 正则化约束项，代码 如下： def build_model_with_regularization(_lambda): # 创建带正则化项的神经网络 model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=2,activation='relu')) kernel_regularizer=regularizers.l2(_lambda))) model.add(Dense(256, activation='relu', # 带 L2 正则化项 kernel_regularizer=regularizers.l2(_lambda))) model.add(Dense(256, activation='relu' activation='relu', # 带 L2 正则化项 kernel_regularizer=regularizers.l2(_lambda))) # 输出层 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy'

ζ zeta zeta 截塔 Η η eta eta 艾塔 Θ θ theta θita 西塔 Ι ι iota iota 约塔 Κ κ kappa kappa 卡帕 ∧ λ lambda lambda 兰姆达 Μ μ mu miu 缪 Ν ν nu niu 纽 Ξ ξ xi ksi 可塞 Ο ο omicron omikron 奥密可戎 ∏ π pi pai 派 Ρ ρ rho 调用内置函数 ⚫定义函数 def 函数名()： 函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） 58 ⚫NumPy ⚫Pandas ⚫SciPy ⚫Matplotlib ⚫Scikit-learn Python模块 59 Python模块-NumPy ⚫NumPy