以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 业的商业用途，违法盗版和销售，必究其法律责任。 龙龙老师 2021 PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 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 7.9 反向传播算法实战 7.10 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.1 统计工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8.1.2 训练 . 训练和验证模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 639 13.13.7 在 Kaggle 上对测试集进行分类并提交结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 640 13.14 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs） 14.6 训练和验证模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 646 13.14.7 对测试集分类并在Kaggle提交结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 647 14 自然语言处理：预训练 649 14.1 词嵌入（word2vec）

72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1 information. 1.4.4 PPL 评测 llama.cpp 为我们提供了评估 GGUF 模型 PPL 性能的方法。为了实现这一点，你需要准备一个数据集，比如 “wiki 测试”。这里我们展示了一个运行测试的例子。 第一步，下载数据集： wget https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/wikitext-2-raw-v1 .zip? �→ref=salesforce-research -O wikitext-2-raw-v1.zip unzip wikitext-2-raw-v1.zip 然后你可以用如下命令运行测试： ./perplexity -m models/7B/ggml-model-q4_0.gguf -f wiki.test.raw 输出如下所示 perplexity : calculating

解释器添加了图像处理功能。但是，在 2009 年发布 1.1.7 版本后，社区便停止更新和维护。 Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 它应该为一般的图像处理工 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio import 实现的 GraphViz 接口，支持使用 GraphViz 解析和存储 DOT语言 （graph description language）。其主要依赖 pyparsing 和 GraphViz 这两个工具库。 pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot 安装期间自动安装。 GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha

PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 系列文章 OpenVINO TM 工具套件 目录 目录 概述 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� Pytorch 吸 取了之前一些深度学习框架优点，开发难度大大降低、很容易 构建各种深度学习模型并实现分布式的训练，因此一发布就引 发学术界的追捧热潮，成为深度学习研究者与爱好者的首选开 发工具。在 pytorch 发布之后两年的 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中，这样 pytorch 就进一步 整合原来 caffe 开发者生态社区，因为其开发效率高、特别容 1-1 中的矩形框，必须手动选择上“add Python3.6 to PATH”之后再点击【Install Now】默认安装完成即可。 3. 安装好 Python 语言包支持以后可以通过命令行来验证测试 安装是否成功，首先通过 cmd 打开 Window 命令行窗口，然 后输入 Python，显示如下： 图 1-2（验证 Python 命令行模式） 如果显示图 1-2 所示的信息表示已经安装成功

分析给出其属于武装份子、管制刀具、枪支弹药、 人群聚集、火灾、血腥、极端主义或恐怖主义标 识的概率，通过其概率最大的类型，判断其图片 性质属于属于暴恐还是正常。 Ø 高准确率： 在内部业务上测试，准确率97%，覆 盖80%以上的案例 Ø 腾讯云，承担每天数亿的图像审核， 已经 累计支持上百家客户。 Ø 微云，QQ群，支持视频识别的解决方案， 成熟灵活的产品方案，帮助业务扫除掉互 2016 - 讯飞，搜 狗，阿里 演示了实 时语音识 别翻译 2016 优图实时 美颜美妆 在众多直 播，小视 频场景大 量应用 深度学习实现 的图像风格化， 带动时光相册 等一大批风格 化软件流行 SACC2017 深度学习 – 相对于传统机器学习方法的突破 图像表示：Gabor, SIFT, HOG, LBP, POEM, LGBP, LPQ 图像集表示：Manifold, GMM 节点心跳异常告警 • 运维工具化，快速屏蔽/启动异常机器 • 灵活的资源分配 • 支持以 GPU 或节点为粒度进行资源分配 • 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 • 任务进度微信提醒 SACC2017

. . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.6.4 处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） . . . . . . . 30 3.3.7 为什么训练误差比测试误差高很多？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.8 如何获取中间层的输出？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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

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 Scikit-learn案例 7 X_train | 训练数据. X_test | 测试数据. X | 完整数据. 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 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

)代表对模型复杂度的惩罚。模型越复杂，?(?)越大，模型越简单，?(?)就越小。?是 一个正的常数，也叫正则化系数，用于平衡经验风险和模型复杂度。 一般来说，结构风险小的模型需要经验风险和模型复杂度同时小，因此对训练数据和测试数据 都能有较好的拟合。 机器学习的概念-损失函数 min ? 1 ? ෍ ?=1 ? ? ??, ? ?? 25 机器学习的概念-优化算法 算法指的是模型学习中的具体计算方法。一般来说，基于参数模型构建的统计 raining Error)和测试数据的 误差(Testing Error)作为模型评估的标准。 测试误差的具体定义为：????? = 1 ?′ ෍ ?=1 ?′ L ??, መ? ?? 其中，?′为测试数据数量，L(??, መ?(??))是损失函数，??代表真实标签， መ?(??)代表 预测标签。 一般来说，若我们模型学习的效果好，则训练误差和测试误差接近一致。 27 3. 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