使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: ResNet-50-v1.5 3.3X speedup SSD-RN50-FPN-640 2.5X speedup FP16浮点数（E5M10）的表示范围 FP16模型的训练方法 Int8模型的推断过程 2 TensorFlow的FP16模型 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 TensorCores适用条件 1. 卷积：K（输入通道），C（输出通道） 2 2=1 TF_ENABLE_CUDNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_RNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TensorFlow手动转换模型 import tensorflow as tf import numpy as numpy input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |######### | section1 收集语料 前处理 section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 EDA NLP基础 25% |###################

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT EDA NLP基础 23% |###################

数字货币交易系统 Python实践 代少飞 目录 CONTENTS 常见问题 数据库锁问题 任务调度框架 监控 单击此处添加标题 1 常见问题  队列数据丢失  队列挂掉  负数资产  冲钱一次，转两倍资产 用户资产 用户发现自己资产为负数 负数资产 充一次转双倍 队列数据丢失 队列挂掉 RabbitMQ 撮合或者清算队列数据丢失 订单摆上去，能交易 可动态调整(添加，修改，删除)任务 • 远程调用支持RPyC(一个用作远程过程调用，同时也可以用作分 布式计算的Python模块)，少量代码，轻松远程调用 APscheduler+twisted 4 监控  交易系统一行代码写错，可能损失好几百万 监控 • 首先每一笔资金变动都得有变动前后的值和原因 • 挂单精度是否正确 • 一个账户，一个币种，不算手续费，初略盘点 • 利用订单客观数据(挂单价格，数量，手续费)，复现交易，与交

如果对上述草稿有话想说，请参与讨论。 5. 可以开始翻译咯。 6. PR。 README - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 初识 Django 初识 Django 设计模型 创建模型 享用便捷的 API 动态生成的管理页面：并非徒有其表 规划 URL 编写视图 设计模板 这只是冰山一角 Django 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。以下 实例教程（zh）开始入手，或者直接开始阅读详细的参考文档。 Django 无需数据库就可以使用，它提供了对象关系映射器（ORM）。通过此技术，你可以使用 Python 代码来描述数据库结构。 数据模型语法提供了很多方法来描述你的数据，这解决了多年来在数据库模式中的难题。以下是一个 简明的例子： 1. # mysite/news/models.py 2. 3. from django.db pub_date = models.DateField() 13. headline = models.CharField(max_length=200) 初识 Django 设计模型 初识 Django - 6 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 14. content = models.TextField() 15. reporter

Python赋能智慧物流 主讲人： 康昊 – 调度系统开发工程师 Python赋能智慧物流 目 录 目 录 >> 行业背景 >> 系统/模型实现 >> Q&A Python赋能智慧物流 1-行业背景 · AGV/AMR：自动导引运输车/自主移动机器 人 仓储搬运 车间物料运输 室外无人配送 Python赋能智慧物流 1-行业背景 · 移动机器人行业持续增长 From Python赋能智慧物流 1-行业背景 · AMR调度系统 AGV/AMR两大核心技术领域 AGV/AMR本体定位/控制技 术 AGV/AMR集群调度系统 -状态机 -通讯模块 -运动控制 -任务执行 -外设 对接 -任务调度 -路径规划 -交通管制 -AMR控 制 -外设对接 Python赋能智慧物流 1-行业背景 · 传统AMR调度系统 - 部署限制 - 配置繁琐 - 操作离散 Python赋能智慧物流 1-行业背景 · AMR调度系统 - 部署更容易 - 简化操作过程 - 稳定快速且智能 Python赋能智慧物流 1-行业背景 · AMR调度系统 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 ·Why Python？ - 简单省事 - 易于编写、阅读、测试和维 护 - 支持多种编程范式 - 兼容主流平台 - 完备的标准库和框架 -

等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 ⽬目录 CONTENTS 关于AIOps ⼯工程难点 开源⽅方案与Python作⽤用 1 关于AIOps 根据Gartner的 • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 基本概念 • AIOps = Artificial Intelligence for IT Operations • 组合⼤大数据 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源： • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 • 各种数据样式：

基于Python的深度学习框 架设计与实现 主讲人： 刘凡平 介绍大纲 一、背景 二、原理：深度学习框架的一般性结构 三、设计 四、应用案例 五、思考 一、背景 深度学习框架是包含深度学习模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成深度学习 的算法封装、数据调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是算法工 程师的必备工具之一。 美国互联网对 ����� ���� ����� ���� ��� 面向应用服务提供解 决方案或一般性方法。 提供模型生命周期中 科配置的各类功能组件。 实现框架最基础、最 核心的功能，帮助开发者 屏蔽底层硬件技术细节。 三、设计：最小化的深度学习框架 从模型的设计者角度思考，一个模型设计的最小使用内容。 三、设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑 � � � � Datasets DataLoader 四、应用：简单回归问题的实现（一） 1、定义问题 已知某类工业零件不同长与宽的产品数据集，求长与宽的关系。 2、宽与高的数据关系示意图： 宽 长 四、应用：简单回归问题的实现（二） 模型结构： class SampleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SampleModel, self).__init__() self.line_layer

以做网站，很多著名的网站包括 YouTube 就是 Python 写的；可以做网 络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python 开发的。总之就是能 干很多很多事啦。 Python 当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用 C 语言写； 写手机应用，只能用 Swift/Objective-C（针对 iPhone）和 Java（针对 Android）；写 3D 游戏，最好用 C 或 C++。 如果你是小白用户，满足以下条件： 种编程语言的变化图： Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 8/531 总的来说，这几种编程语言各有千秋。C 语言是可以用来编写操作系统 的贴近硬件的语言，所以，C 语言适合开发那些追求运行速度、充分发 挥硬件性能的程序。而 Python 是用来编写应用程序的高级编程语言。 当你用一种语言开始作真正的软件开发时，你除了编写代码外，还需要 适合开发哪些类型的应用呢？ Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 10/531 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等； 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。 最后说说 Python 的缺点。 任何编程语言都有缺点，Python 也不例外。优点说过了，那 Python

也可直接使用with去打开文件，就不用手动关闭文件了 with open('test.txt', 'r') as fileobj: # to do ★打开文件时指定字符集编码 打开文本文件时默认使用系统本地语言的编码，最好给open()函数传入 encoding参数 例如，读取GBK编码的文件：（操作文本文件一定要指定编码） fileobj = open('gbk.txt', 'r', encoding='gbk') euc-jp 日语 shi�-jis 日语 euc-kr 韩语 big5 中文-台湾 la�n-1 iso-8859-1 ★文本文件读写操作 .write()方法写入文件，打开文件默认是跟随系统本地语言编码，写入 文件也是，得在打开文件时指定文本编码；写入内容时，默认末尾不 带换行符，可自己加\n # coding=utf-8 with open("test.txt","w+",encoding="utf8") long long long int 8 f float float 4 d double float 8 ? _Bool bool 1 format指定原始数据的字节序： 字节序默认跟随系统，x86_64为小端字节序 符号 byte order 字节对齐方式 @ na�ve 凑够4个字节 = na�ve 按原字节数 < li�le-endian 按原字节数，小端字节序 > big-endian