业务落地篇：实现货架洞察 Web 应用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI 安装依赖 requirements.txt 测试 flask 是否能启动 $ python manage.py 扩展启动脚本 manage.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 搭建 AI SaaS 实战：10 分钟快速开发 AI SaaS “Hello TensorFlow”

言 这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书，本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识，体会到知 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 4~5 章为第 2 部分，主要介绍 PyTorch 相关基础，为后续算法 实现铺垫；第 6~9 章为第 3 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 学有所用。 在本 PyTorch 实现的，众多的第三方 AI 框架应用，例如 mmdetection、mmaction2、 transformer、speechbrain 等均以 PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 本书基于清华大学出版社出版的《TensorFlow 深度学习—深入理解人工智能算法》一书 进行二次撰写，代码部分完全基于 PyTorch 进行实现。考虑到本人能力有限、行文仓促，可

3.1.4 从线性回归到深度网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.2 线性回归的从零开始实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2.1 生成数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 3.3 线性回归的简洁实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.1 生成数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 3.6 softmax回归的从零开始实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 3.6.1 初始化模型参数 . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 13.2 图像分类模型的示例代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 13.2.1 使用 ResNet50 进行 ImageNet 详细配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.4 使用抽象 Keras 后端编写新代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 14.5 后端函数 . . . . . . . . . . . . . 请求新功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.4 请求贡献代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.5 Pull Requests

������������������������������������������������������������������������������������� 9 1.5.2 线性回归代码演示 ������������������������������������������������������������������������������������������������ Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO

ModelScope 要快速上手 Qwen1.5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM device_map="auto", attn_implementation="flash_attention_2", ) 为了解决下载问题，我们建议您尝试从 ModelScope 进行下载，只需将上述代码的第一行更改为以下内容： from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 借助 TextStreamer ，chat 的流式 推理和服务的快速且易于使用的框架。以 下，我们将展示如何使用 vLLM 构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install vllm 运行以下代码以构建 vllm 服务。此处我们以 Qwen1.5-7B-Chat 为例： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1

副教授 2 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 3 1.贝叶斯方法 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 4 1.贝叶斯方法-背景知识 先验概率： 后验概率： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为 基础，故统称为贝叶斯分类。 )的估计，得到联合概率分布： ?(?, ?)＝?(?|?) ?(?) 7 2.朴素贝叶斯原理 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 8 判别模型和生成模型 判别模型（Discriminative Model) 生成模型（Generative Model） 由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分 布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。基本思 x(j)|Y = ck ck代表类别，k代表类别个数。 这是一个较强的假设。由于这一假设，模型包含的条件概率的数量大为减 少，朴素贝叶斯法的学习与预测大为简化。因而朴素贝叶斯法高效，且易 于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。 11 2.朴素贝叶斯原理 3．朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测 我们要求的是?(?|?)，根据生成模型定义我们可以求?(?, ?)和

本章目录 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 3 1.背景知识 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 4 1.背景知识 图片分类的原理 5 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention Add & Norm Input Embedding Output Embedding Feed 是Transformer的encode网络。 1.背景知识 8 2.模型介绍 03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 9 模型思路 2.模型介绍 1.图片切分为patch 2.patch转化为embedding 3.位置embedding和tokensembedding相加 4.输入到Transformer模型

pytroch 搭建一个有模有样的神经网络系统了。 几年前，我在 Mooc 的《人工智能实战——Tensorflow 笔记》这门课上入门了 tensorflow，我 很喜欢这种讲授的风格。尽管这门课讲到后面，代码量也因为过于巨大从而导致上课节奏不好控 制，但它的目的达到了——学习者可以快速入门 tensorflow。而后来，因为很多项目的源码都是基 于 pytorch 的，我也开始转战 pytorch。 杂化，而是用到什么就讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 DataLoader。 Dataset 存储样本以及它们的标签等信息，Dataset 可以使用预加载的数据集（例如 mnist）， 也可以使用自定义的数据集；而 DataLoader 是把样本进行访问和索引的工具，它实现了迭代器 功能，也就是说它可以依次将 batch_size 数量的样本导出。 注意，前面已经导入过的 python 包我们就不再重复导入了。 from torch . u t i l s . data

副教授 2 本章目录 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 3 1.分类问题 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 4 监督学习的最主要类型 ✓ 分类（Classification） ✓ 身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？ 步骤：①->②->③->…… ① ② ③ 一对多 (一对余) 7 2.Sigmoid函数 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 8 ? ? 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为?形函数（Sigmoid function） 则：? ? = ? ? = 1 1+?−? 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： (1 + ?−?)) = ?(?)(1 − ?(?)) ? ? 11 3.逻辑回归求解 01 分类问题 02 Sigmoid函数 03 逻辑回归求解 04 逻辑回归代码实现 12 3.逻辑回归求解 假设一个二分类模型： ?(? = 1|?; ?) = ℎ(?) ?(? = 0|?; ?) = 1 − ℎ(?) 则： ?(?|?; ?) = (ℎ(?))