Tensor维度变换 主讲人：龙良曲 Operation ▪ View/reshape ▪ Squeeze/unsqueeze ▪ Transpose/t/permute ▪ Expand/repeat 2 View reshape ▪ Lost dim information 3 Flexible but prone to corrupt 4 Squeeze v.s. unsqueeze

Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2024-02-18 OpenShift Container Platform 4.13 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. OC 和 KUBECTL

Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 Last Updated: 2023-04-07 OpenShift Container Platform 4.8 CLI 工具 如何使用 OpenShift Container Platform 的命令行工具 法律通告 法律通告 Copyright © are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Container Platform 命令行工具的信息。它还包含 CLI 命令的参考信息，以及如何使用它们的示例。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM CLI 工具概述 工具概述 1.1. CLI 工具列表 第 第 2 章 章 OPENSHIFT CLI (OC) 2.1. OPENSHIFT CLI 入门 2.2. 配置 OPENSHIFT CLI 2.3. 管理 CLI

基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 4.5 张量的典型应用 4.6 索引与切片 4.7 维度变换 4.8 Broadcasting 4.9 数学运算 4.10 前向传播实战 4.11 参考文献 第 5 章 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 9.3 数据集划分 9.4 模型设计 9.5 正则化 9 备主要来自 NVIDIA 的 GPU 显卡， 图 1.12 例举了从 2008 年到 2017 年 NVIDIA GPU 和 x86 CPU 的每秒 10 亿次的浮点运算数 (GFLOPS)的指标变换曲线。可以看到，x86 CPU 的曲线变化相对缓慢，而 NVIDIA GPU 的浮点计算能力指数式增长，这主要是由日益增长的游戏计算量和深度学习计算量等业务 驱动的。 预览版202112 1.3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.1 统计工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.2 训练 . 10.2 填充、步幅和多通道 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614 13.10.3 与矩阵变换的联系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 615 13.11 全卷积网络 . . . 微调BERT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738 16 附录：深度学习工具 741 16.1 使用Jupyter Notebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公 Python模块-NumPy 广播 62 Python模块-Pandas ⚫Pandas Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而 创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型 数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的 函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 提供了许多的操作NumPy的数组的函数。 SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和 工程设计的Python工具包，它包括了统计 、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶 变换、信号和图像图例，常微分方差的求 解等 scipy.cluster 向量量化 scipy.constants 数学常量 scipy.fftpack 快速傅里叶变换 scipy.integrate 积分 scipy.interpolate 插值

1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公 Python模块-NumPy 广播 63 Python模块-Pandas ⚫Pandas Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而 创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型 数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的 函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 提供了许多的操作NumPy的数组的函数。 SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和 工程设计的Python工具包，它包括了统计 、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶 变换、信号和图像图例，常微分方差的求 解等 scipy.cluster 向量量化 scipy.constants 数学常量 scipy.fftpack 快速傅里叶变换 scipy.integrate 积分 scipy.interpolate 插值

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 18 可视化 Visualization 234 19 Scikit-learn API 235 20 工具 236 20.1 CustomObjectScope [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。 • HDF5 和 h5py (如果你需要将 Keras 模型保存到磁盘，则需要这些)。 • graphviz 和 pydot (用于可视化工具绘制模型图)。 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 =None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 转置卷积层 (有时被成为反卷积)。 对转置卷积的需求一般来自希望使用与正常卷积相反方向的变换，即，将具有卷积输出尺 寸的东西转换为具有卷积输入尺寸的东西，同时保持与所述卷积相容的连通性模式。 当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数（整数元组，不包含 样本表示的轴）

Scikit-learn概述 Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习 包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数 据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了， scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学 符号标记 2.Scikit-learn主要用法 y_train | 训练集标签. y_test | 测试集标签. y | 数据标签. 8 2.Scikit-learn主要用法 导入工具包 from sklearn import datasets, preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from 输入，前提是 数据必须是数值型的 ✓sklearn.datasets模块提供了一系列加载和获取著名数据集如鸢尾 花、波士顿房价、Olivetti人脸、MNIST数据集等的工具，也包括了一 些toy data如S型数据等的生成工具 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target