入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.1.2 运算符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.1.3 广播机制 • Ra×b: 包含a行和b列的实数矩阵集合 • A ∪ B: 集合A和B的并集 13 • A ∩ B：集合A和B的交集 • A \ B：集合A与集合B相减，B关于A的相对补集 函数和运算符 • f(·)：函数 • log(·)：自然对数 • exp(·): 指数函数 • 1X : 指示函数 • (·)⊤: 向量或矩阵的转置 • X−1: 矩阵的逆 • ⊙: 按元素相乘 • 大小（size）。因为这里在处理的是 一个向量，所以它的shape与它的size相同。 40 2. 预备知识 x.numel() 12 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。例如，可以把张量x从形状为 （12,）的行向量转换为形状为（3,4）的矩阵。这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列 的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状

17 3.2.2 例一：全连接网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.3 所有的模型都可调用，就像网络层一样 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.4 多输入多输出模型 . . . . . . . . . . . . . . . . compile 方法完成的。它接收三个参数： • 优化器 optimizer。它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以 是 Optimizer 类的实例。详见：optimizers。 • 损失函数 loss，模型试图最小化的目标函数。它可以是现有损失函数的字符串标识符，如 categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。 • 评估标准 metrics。对于任何分类问题，你都希望将其设置为 metrics = ['accuracy']。 评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。 # 多分类问题 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

务上获得了 50~90%的效果提升。常用的机器翻译模型有 Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2 等，其中 OpenAI 提出的 GPT-2 模型参数量高达 15 亿个，甚至发布之初一度以技术安全考 虑为由拒绝开源 GPT-2 模型。 聊天机器人(Chatbot) 聊天机器人也是自然语言处理的一项主流任务，机器自动学习与 人类对话，对于人类的简单诉求提供满意的自动回复，提高客户的服务效率和服务质量 执行的桥梁，是 Python 语言 的核心软件。用户可以从 https://www.python.org/网站下载最新版本(Python 3.7)的解释器， 像普通的应用软件一样安装完成后，就可以调用 python.exe 程序执行 Python 语言编写的源 代码文件(.py 格式)。 这里选择安装集成了 Python 解释器和虚拟环境等一系列辅助功能的 Anaconda 软件， 用户通过安装 最新版本的下载链接即可下载，下载完成后安 装即可进入安装程序。如图 1.22 所示，勾选”Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 程序。如图 1.23 所示，安装程序 询问是否连带安装 VS Code 软件，选择 Skip 即可。整个安装流程约持续 5 分钟，具体时间 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论

(Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪 (Audi)等汽车制造商Y已经通过摄像头、激光 雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图 像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标 志和交通信号，从而安全驾驶。 安防 中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地 位，这项技术被广泛应用于警察工作、支付识 别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕 纸、防止厕纸被盗，以及其他许多应用。 医疗 key-value）存储，具有极快的查找速度，其中key不能重复。 57 Python控制流 ⚫顺序结构 ⚫分支结构 ⚫循环结构 ⚫break、continue和pass ⚫列表生成式 58 Python函数 ⚫调用函数 调用内置函数 ⚫定义函数 def 函数名()： 函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） DataFrame. 68 Python模块-Pandas 文件读写 从文件中读取数据（DataFrame） pd.read_csv() | 从CSV文件读取 pd.read_table() | 从制表符分隔文件读取，如TSV pd.read_excel() | 从 Excel 文 件 读 取 pd.read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() |

的 Dataset 类型的。 参数 transf orm 表示导出的数据应该怎么转换，我们还可以使用参数 target_transf orm 表 示导出的数据标签应该怎么转换。 注意显示时我们调用了 squeeze() 函数，这是因为原来的数据维度是 (1,28,28) 的三维数据， 使用.squeeze() 函数可以把为 1 的维度去掉，即 shape 变为 (28,28)。程序得到显示结果： (1.2.1) [0 1 0] (1.2.2) [0 0 1] (1.2.3) Lambda 函数就是应用用户定义的 lambda 函数，首先使用 zeros 函数创建一个 10 维数组， 然后调用.scatter 函数为每个向量的第 label 个索引赋值为 1。 由于 pytorch 的网络训练会自动帮你进行转换，所以我们不需要自己去操作，因此并不需要 设置 target_transf #权 重 分 布 符 合 正 态 分 布 m. weight . data . normal_ ( 0 . 0 , 1) #偏 置 归 0 m. bias . data . zero_ () Chapter 3. 更完善的神经网络 17 注意 bias 是权重，因为当前层的 bias 会连接下一层的每个神经元，所以 bias 的 shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可：

other, out=None) 其中 other 乘数可以是标量，也可以是任意维度的矩阵 ， 只要满足最终相乘是可以broadcast的即可。 15 1.Tensors张量乘法 5. 两个运算符 @ 和 * @：矩阵乘法，自动执行适合的矩阵乘法函数 *：element-wise乘法 16 2. Autograd自动求导 01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 会 按照逆序，通过Function的backward依次计算梯度。 22 2. Autograd自动求导 backward函数 backward函数是反向传播的入口点，在需要被求导的节点上调用 backward函数会计算梯度值到相应的节点上。 backward函数是反向求导数，使用链式法则求导。 backward需要一个重要的参数grad_tensor，对非标量节点求导,需要指定 gr 的grad属性中。 PyTorch文档中提到，如果grad属性不为空，新计算出来的梯度值会直接加到旧值 上面。 为什么不直接覆盖旧的结果呢？ 这是因为有些Tensor可能有多个输出，那么就需要调用多个backward。叠加的处理 方式使得backward不需要考虑之前有没有被计算过导数，只需要加上去就行了，这 使得设计变得更简单。 因此我们用户在反向传播之前，常常需要用zero_grad函数对导数手动清零，确保

key-value）存储，具有极快的查找速度，其中key不能重复。 56 Python控制流 ⚫顺序结构 ⚫分支结构 ⚫循环结构 ⚫break、continue和pass ⚫列表生成式 57 Python函数 ⚫调用函数 调用内置函数 ⚫定义函数 def 函数名()： 函数内容 ⚫高阶函数 匿名函数：高阶函数传入函数时，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便 （lambda函数） DataFrame. 67 Python模块-Pandas 文件读写 从文件中读取数据（DataFrame） pd.read_csv() | 从CSV文件读取 pd.read_table() | 从制表符分隔文件读取，如TSV pd.read_excel() | 从 Excel 文 件 读 取 pd.read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() |

cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 中国最大的互联网安全公司 360智能硬件 智能摄像头超400万，儿童手表超 350万，行车记录仪超300万 350万，行车记录仪超300万 SACC2017 奇虎360 安全 ——360的基因 SACC2017 【万物互联的新时代】 线上安全 线下安全 泛 安 全 安全 ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ 老幼安全—穿戴 家人安全—家居 出行安全—车辆 …… 电脑安全 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物

作为如何证明这些属性的示例，我们将考虑上面给出的第四个属性。 假设 和 （因 此 是方阵）。 观察到 也是一个方阵，因此对它们进行迹的运算是有意义的。 要证明 ，请注意： 这里，第一个和最后两个等式使用迹运算符和矩阵乘法的定义，重点在第四个等式，使用标量乘法的可 交换性来反转每个乘积中的项的顺序，以及标量加法的可交换性和相关性，以便重新排列求和的顺序。 3.5 范数 向量的范数 是非正式度量的向量的“长度” 换句话说， 和 是不相交的子集，它们一起跨越 的整个空间。 这种类型的集合称为正交 补，我们用 表示。 3.10 行列式 一个方阵 的行列式是函数 ： ，并且表示为 。 或者 （有点像迹运算 符，我们通常省略括号）。 从代数的角度来说，我们可以写出一个关于 行列式的显式公式。 因此， 我们首先提供行列式的几何解释，然后探讨它的一些特定的代数性质。 给定一个矩阵： 考虑通过采用 行向量 的所有可能线性组合形成的点 由此我们可以很容易地看出 。 这应该与单变量微积分中的类似情况进行比较，其中 。 现在考虑 的二次函数 。 记住这一点： 为了取偏导数，我们将分别考虑包括 和 因子的项： 最后一个等式，是因为 是对称的（我们可以安全地假设，因为它以二次形式出现）。 注意， 的第 个元素是 和 的第 行的内积。 因此， 。 同样，这应该提醒你单变量微积分中 的类似事实，即 。 最后，让我们来看看二次函数 黑塞矩阵（显然，线性函数

对应 的数据。 date_time = datetime(2015, 6, 1) date_se[date_time] 15 通过时间戳索引选取子集 还可以在操作索引时，直接使用一个日期字 符串（符合可以被解析的格式）进行获取。 date_se['20150530'] date_se['2018/01/23'] 16 通过时间戳索引选取子集 如果希望获取某年或某个月的数据，则可以 freq：用来指定计时单位。 20 创建固定频率的时间序列 start、end、periods、freq这四个参数 至少要指定三个参数，否则会出现错误。 21 创建固定频率的时间序列 当调用date_range()函数创建DatetimeIndex对 象时，如果只是传入了开始日期（start参数）与 结束日期（end参数），则默认生成的时间戳是 按天计算的，即freq参数为D。 pd