from keras import initializers my_init = initializers.Zeros() model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) Where, kernel_initializer Activation, Dense from keras import initializers my_init = initializers.Ones() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) Constant Generates a constant value Dense from keras import initializers my_init = initializers.Constant(value=0) model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,), kernel_initializer=my_init)) where, value represent the constant

Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。 快速开始 27 THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py ”gpu” 可能需要根据你的设备标识符（例如 gpu0，gpu1 等）进行更改。 方法 2: 创建 .theanorc: 指导教程 方法 3: 在代码的开头手动设置 from keras.models import load_model model.save('my_model.h5') # 创建 HDF5 文件 'my_model.h5' del model # 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 3.3.6.2 只保存/加载模型的结构 如果您只需要保存模型的结 save_weights('my_model_weights.h5') 快速开始 30 假设你有用于实例化模型的代码，则可以将保存的权重加载到具有相同结构的模型中： model.load_weights('my_model_weights.h5') 如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则 可以按层的名字来加载权重： model.load_weights('my_model_weights

tions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "Qwen/Qwen1.5-72B-Chat", "prompt": "My favorite food is", "max_tokens": 512 }' | jq -r '.choices[0].text' 3. 向该 endpoint 发送 chat 请求 curl assistant." }, { "role": "user", "content": "What is your name?" }, { "role": "assistant", "content": "My name is Qwen." } ], "source": "self-made" } 以上提供了该数据集中的每个样本的两个示例。每个样本都是一个 JSON 对象，包含以下字段：type 、 image operation from the given document to process the image' # Add a custom tool named my_image_gen： @register_tool('my_image_gen') class MyImageGen(BaseTool): description = 'AI painting (image generation)

� � � � � � � U(5, 10) 可能性 1 4 0 可能性 1 2 U(−10, −5) 可能性 1 4 (5.2.1) 同样，我们实现了一个my_init函数来应用到net。 def my_init(m): if type(m) == nn.Linear: print("Init", *[(name, param.shape) for name, param data.abs() >= 5 (continues on next page) 202 5. 深度学习计算 (continued from previous page) net.apply(my_init) net[0].weight[:2] Init weight torch.Size([8, 4]) Init weight torch.Size([1, 8]) tensor([[5 ('and', 1245), ('of', 1155), ('a', 816), ('to', 695), ('was', 552), ('in', 541), ('that', 443), ('my', 440)] 正如我们所看到的，最流行的词看起来很无聊，这些词通常被称为停用词（stop words），因此可以被过滤掉。 尽管如此，它们本身仍然是有意义的，我们仍然会在模型中使用它们。此外，还有个明显的问题是词频衰减

determined by the others, i.e. αiy(i) = −α1y(1) − α2y(2) − · · · − αi−1y(i−1) − αi+1y(i+1) − · · · − αmy(m) Therefore, in the Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm, we opti- mize two of the variables

should discuss a couple of follow-up topics around how to scale them to NLP applications and beyond. My embedding table is huge! Help me! While embedding tables help in dimensionality reduction by capturing

-section 网址进入 Anaconda 下载页面，选择 Python 最新版本的下载链接即可下载，下载完成后安 装即可进入安装程序。如图 1.22 所示，勾选”Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 程序。如图 1.23 所示，安装程序 询问是否连带安装 VS Code 软件，选择 Skip reviled members of society is truly impressive . its not the fisher king , but its not crap , either . my only complaint is that brooks should have cast someone else in the lead ( i love mel as a director