全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 ( 0 . 0 , 1) #偏 置 归 0 m. bias . data . zero_ () Chapter 3. 更完善的神经网络 17 注意 bias 是权重，因为当前层的 bias 会连接下一层的每个神经元，所以 bias 的 shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可： model = NeuralNetwork () . to ( device

神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6.7 神经网络类型 6.8 油耗预测实战 6.9 参考文献 第 7 章 反向传播算法 7.1 导数与梯度 7.2 导数常见性质 7.3 激活函数导数 7.4 损失函数梯度 7.5 全连接层梯度 预览版202112 数据集划分 9.4 模型设计 9.5 正则化 9.6 Dropout 9.7 数据增强 9.8 过拟合问题实战 9.9 参考文献 第 10 章 卷积神经网络 10.1 全连接网络的问题 10.2 卷积神经网络 10.3 卷积层实现 10.4 LeNet-5 实战 10.5 表示学习 10.6 梯度传播 10.7 池化层 10.8 BatchNorm 深度学习与其它算法比较 1.2 神经网络发展简史 本书将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习两个阶段，以 2006 年为大致分割点。2006 年以前，深度学习以神经网络和连接主义的名义发展，经历了两次 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 4 兴盛和两次寒冬；2006 年，Geoffrey Hinton 首次将深层神经网络命名为深度学习，自此开

网络架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.4.3 全连接层的参数开销 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.4.4 softmax运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6 卷积神经网络 217 6.1 从全连接层到卷积 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 6.1.1 不变性 4 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 7.7 稠密连接网络（DenseNet） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 7.7.1 从ResNet到DenseNet

. 17 3.2.1 开始使用 Keras 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.2 例一：全连接网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.3 所有的模型都可调用，就像网络层一样 . . 3.2.7.1 Inception 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2.7.2 卷积层上的残差连接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2.7.3 共享视觉模型 . . . . . . . . . . . . . . 84 5.4.12 GlobalAveragePooling3D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.5 局部连接层 Locally-connected . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.5.1 LocallyConnected1D

深度学习基础结构 基础神经元结构 多个神经元连接组成神经网络 字词表示 计算机 电脑 [ 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] [ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] 服务器 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0

vLLM，构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务十分简便，该服务可以作为实现 OpenAI API 协议的服 务器进行部署。默认情况下，它将在 http://localhost:8000 启动服务器。您可以通过 --host 和 --port 参数 来自定义地址。请按照以下所示运行命令： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model 使用。欲了解更多示例，请参见 examples。 1.14. Qwen-Agent 41 Qwen 1.15 LlamaIndex 为了实现 Qwen1.5 与外部数据（例如文档、网页等）的连接，我们提供了 LlamaIndex 的详细教程。本指南旨 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

ndim x.dim() x.size x.nelement() 形状操作 x.reshape x.reshape(相当于 tensor.contiguous().view()); x.view x.flatten x.view(-1)；nn Flatten() 类型转换 np.floor(x) torch.floor(x); x.floor() 比较 np.less x.lt np.less_equal/np Parameter-一种张量,当把它赋值给一个Module时,被自动的注册为参数。 autograd.Function-实现一个自动求导操作的前向和反向定义, 每个张量操作都会 创建至少一个Function节点，该节点连接到创建张量并对其历史进行编码的函数。 33 数据处理工具箱 34 4. 训练一个分类器 01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 定义损失函数 在训练集上训练网络 在测试集上测试网络 36 4. 训练一个分类器 torch.nn.Linear PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的，需要注意的是全连接 层的输入与输出都是二维张量，一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要 求输入输出是四维张量。 in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size

torchtext、针对计算机视觉的 torchvision、针对语音处理 的 torchaudio，这些库支持快速模型训练与演示应用，可以 帮助开发者快速搭建原型演示。此外在移动端支持、模型部署 的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java reshape 函数之外，还有另外一个基于 tensor 的维度 转换方法 tensor.view(), 它的用法代码演示如下： x = torch.randn(4, 4) print(x.size()) x = x.view(-1, 8) print(x.size()) x = x.view(1, 1, 4, 4) print(x.size()) 运行结果如下： torch.Size([4 Size([2, 8]) torch.Size([1, 1, 4, 4]) 其中 torch.randn(4, 4) 是创建一个 4x4 的随机张量；x.view(-1, 8) 表示转换为每行八列的，-1 表示自动计算行数；x.view(1, 1, 4, 4) 表示转换为 1x1x4x4 的四维张量。其中 torch.size 表示 输出数组维度大小。 ● 其它属性操作 通道交换与寻找最大值是

Serving PS Traing PS Traing Model System Predict Score Sample Data worker worker worker 3 在线机器学习-参数服务器 serving serving serving server server server server server worker worker worker PSscheduler PSserver HA Fault tolerance checkpoint Local HDFS Param Server System Model Serving System 3 在线机器学习-参数服务器 • 参数规模 • 支持百亿特征维度，千亿参数 • 模型版本 • 多模型多版本：多组实验并行执行，提高实验迭代效率 • 在线版本切换：基于ZK的版本感知机制，动态进行版本切换，实现BASE OD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问题，性能提升2-5倍 • 存储优化：自定义存储方式(ByRow&ByKey)，基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少90% 3 在线机器学习-参数服务器 模型验证 离线训练 实时训练 模型训练 模型部署 在线服务 离线验证 在线发布 在线验证 在线一致性/ 模型稳定性/… 一键打包 端口探测 蓝绿部署/灰度发布 AUC/准确率/

深度残差网络 03 其它现代网络 04 卷积神经网络使用技巧 4 经典网络-LeNet-5 • LeNet 分为两个部分组成： • 卷积层块：由两个卷积层块组成; • 全连接层块：由三个全连接层组成。 5 ? = 5 ? = 1 6 filter CONV1 POOL1 ? = 2 ? = 2 ? = 5 ? = 1 16 filter ? = 2 ? = 2 CONV2 第一层、第二层和第五层之后，加入窗口形状为 3×3 、步 幅为 2 的最大池化层。 此外，AlexNet 的卷积通道是 LeNet 的10倍。 • 在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输出。 这两个巨大的全连接层拥有将近 1GB 的模型参数。 由于 早期 GPU 显存有限，原版的 AlexNet 采用了双数据流设计， 使得每个 GPU 只负责存储和计算模型的一半参数。 幸运 的是 Network）”。 DenseNet的创新点在于在网 络结构中引入了密集连接，使 特征复用和梯度传播更加容易 ，在处理图像分类、目标检测 、分割等问题中都取得了不错 的结果。 21 3.其它现代网络 DenseNet 总的来说，DenseNet和ResNet都是很优秀的卷积神经网络结构，但 DenseNet通过建立密集连接，使每一层都直接接收到多个之前层的特征图输 出，增强了特征的流动和复用