调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 调度系统 智能调度系统的分析监控 17 • 真实再现调度场景细节 • 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 • 实时获取调度监控指标 • 及时预警引入人工干预 • 精准模拟实际订单分布情况 • 有效评估调度算法的改进效果 • 合理划分物流范围 • 节省调度运力，提升商户配送能力 • 云端虚拟队列，实现调度指派 云端虚拟队列，实现调度指派 • 提升物流效率 仿真系统 实时监控 时光机 寻宝系统 1 2 3 4 5 时光机系统—历史数据可视化分析 真实再现调度场景细节 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 18 1 实时监控系统—当前状况实时监控 19 实时获取调度监控指标 及时预警引入人工干预 2 仿真系统—未来效果仿真预测 订单 在岗骑 士数量 调度 算法 餐厅出餐 时间

得益于发布时间较早，以及 Google 在深度学习领域的影响力，TensorFlow 很快成为最 流行的深度学习框架。但是由于 TensorFlow 接口设计频繁变动，功能设计重复冗余， 符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。2019 年，Google 推出 TensorFlow 2 正式版本，将以动态图优先模式运行，从而能够避免 TensorFlow 1 PyTorch 是 Facebook 基于原 Torch 框架推出的采用 Python 作为主要开发语言的深度学 习框架。PyTorch 借鉴了 Chainer 的设计风格，采用命令式编程，使得搭建网络和调试 网络非常方便。尽管 PyTorch 在 2017 年才发布，但是由于精良紧凑的接口设计， PyTorch 在学术界获得了广泛好评。在 PyTorch 1.0 版本后，原来的 PyTorch 与 Caffe2 版本并不兼容，导致几乎所有基于 TensorFlow 1.x 开发的算法、框架等都需要修改甚至重 写，因此可以将 TensorFlow 2 视为一个全新的框架。PyTorch 得益于其精简灵活的接口设 计，可以快速搭建和调试网络模型，在学术界获得好评如潮。根据 RISELab 的统计数据 ⑤，2018 年上半年至 2019 年上半年期间，PyTorch 增长幅度为 194%，而 TensorFlow 仅为 23%。对于初学者来说，PyTorch

发货 的] q : [我的 增 票 认证 已经 成功 为什么 还 没有 给 我 寄 发票 呢]; a : [您好 请问 有 什么 可 以 帮 您 的 呢] q : [可以 有 人员 上门 帮忙 安装 调试 吗]; a : [安装 师傅 上门 安装 的] q : [零钱宝 没 得 钱 呢]; a : [您 可以 在 易付宝 里 申请 一下] q : [他 说 等下 就 送]; a : [那 您 可以 先

可以在其他软件中执行，或者为了获得科学的理解而进行 检查。 之前的介绍中，我们只依靠深度学习框架来完成训练的工作，而忽略了操作参数的具体细节。本节，我们将 介绍以下内容： • 访问参数，用于调试、诊断和可视化； • 参数初始化； • 在不同模型组件间共享参数。 我们首先看一下具有单隐藏层的多层感知机。 74 https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock 10 命令式（解释型）编程和符号式编程的区别如下： • 命令式编程更容易使用。在Python中，命令式编程的大部分代码都是简单易懂的。命令式编程也更容 易调试，这是因为无论是获取和打印所有的中间变量值，或者使用Python的内置调试工具都更加简单； • 符号式编程运行效率更高，更易于移植。符号式编程更容易在编译期间优化代码，同时还能够将程序移 植到与Python无关的格式中，从而允许程序 态计算图。为了能够利用符号式编程的可移植性和效率，开 发人员思考能否将这两种编程模型的优点结合起来，于是就产生了torchscript。torchscript允许用户使用纯 命令式编程进行开发和调试，同时能够将大多数程序转换为符号式程序，以便在需要产品级计算性能和部署 时使用。 12.1.3 Sequential的混合式编程 要了解混合式编程的工作原理，最简单的方法是考虑具有多层的深层网络。按照惯例，Python解释器需要执

的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。 • 基于 Python 实现。Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这 些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。 1.3 快速开始：30 秒上手 Keras Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺 序模型，它是由多个网络层