3.8 手写数字图片识别体验 11 nn.Linear(28*28, 256) 使用 Sequential 容器可以非常方便地搭建多层的网络。对于 3 层网络，我们可以通过快速 完成 3 层网络的搭建。 # 利用 Sequential 容器封装 3 个网络层，前网络层的输出默认作为下一层的输入 model = nn.Sequential( # 创建第一层，输入为 PyTorch 张量的数据导出为 numpy 数组格式 Out[3]: array([1. , 2. , 3.3], dtype=float32) 创建向量、矩阵、张量等，可以通过 List 容器传给 torch.tensor()函数。例如，创建一 个元素的向量，代码如下： In [4]: a = torch.tensor([1.2]) # 创建一个元素的向量 a, a.shape Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中非常重要的数据载体容器，很多 数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 或者 List 容器，再转换到 Tensor 类型，通过 PyTorch 运算处理后导出到 Array 或者 List 容器，方便其他模块调用。 通过 tf.tensor()函数可以创建新 Tensor，并将保存在 Python

MPI TreeModel SQL MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Components Framework EasyVision 机器学习框架(PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe /Alink/…) 计算引擎(MaxCompute / EMR / Flink) 基础硬件（CPU/GPU/FPGA/NPU） 阿里云容器服务(ACK) • 200+组件 • 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard

5.11.3 AlphaDropout [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.12 层封装器 wrappers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.12.1 TimeDistributed dtype: 输入所期望的数据类型，字符串表示 (float32, float64, int32…) • sparse: 一个布尔值，指明需要创建的占位符是否是稀疏的。 • tensor: 可选的可封装到 Input 层的现有张量。如果设定了，那么这个层将不会创建占位 符张量。 返回 一个张量。 例 # 这是 Keras 中的一个逻辑回归 x = Input(shape=(32,)) Lambda [source] keras.layers.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 将任意表达式封装为 Layer 对象。 例 # 添加一个 x -> x^2 层 model.add(Lambda(lambda x: x ** 2)) 关于 KERAS 网络层 64 # 添加一个网络层，返回输入的正数部分

03 Scikit-learn案例 4 1.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-l fs.SelectKBest(score_func, k) 过滤式（Filter），保留得分排名前k的特征（top k方式） fs.RFECV(estimator, scoring=“r2”) 封装式（Wrap- per），结合交叉验证的递归特征消除法，自动选择最优特征个数 fs.SelectFromModel(estimator) 嵌入式（Embedded），从 模型中自动选择特征，任何具有coef_或者

来源：李宏毅《1天搞懂深度学习》 32 3. 神经网络 torch.Tensor-支持自动编程操作（如backward()）的多维数组。同时保持梯度的张 量。 nn.Module-神经网络模块.封装参数,移动到GPU上运行,导出,加载等 nn.Parameter-一种张量,当把它赋值给一个Module时,被自动的注册为参数。 autograd.Function-实现一个自动求导操作的前向和反向定义 在构建神经网络时，我们经常考虑将 计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。 TensorFlow里，有类似Keras，TensorFlow-Slim和TFLearn这种封装了底层计算 图的高度抽象的接口，这使得构建网络十分方便。 在PyTorch中，包nn 完成了同样的功能。nn包中定义一组大致等价于层的模块。 一个模块接受输入的tesnor，计算输出的tensor，而且

u t i l s . data import DataLoader 前面说过，Dataset 可以存储自定义数据，我们可以继承 Dataset 类，在子类中实现一些固定 功能的函数，这样就相当于封装了自己的数据为 Dataset 类型。为了方便起见，我们先描述如何 使用预加载数据，然后第二章就开始构建神经网络模型。等第四章我们再描述如何自定义数据集。 我们一次写一个完整的程序来把数据可视化一下： 运行程序，发现这些地方有分类错误的数据： 本节代码见 chapter4-3.py。 4.4 自定义 Dataset 数据集 假设我们现在已经产生了 x_data,y_data 以及 x_data2,y_data2，我们要把它们进行封装。 我们只需要继承 Dataset，然后实现三个函数即可，即初始化函数，求长度的函数以及根据索引返 回某一个样本的函数： from torch . u t i l s . data import

ORM 选型 • 搭建 AI SaaS 理论：10 分钟快速开发 AI SaaS • 搭建 AI SaaS 实战：10 分钟快速开发 AI SaaS • 交付 AI SaaS：10 分钟快速掌握容器部署 • 交付 AI SaaS：部署和测试 AI SaaS 目录 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 检测模型 RetinaNet 前向转换和使用 加载检测推理模型 detector AI SaaS：10 分钟快速掌握容器部署 更新依赖 requirements.txt 为 AI SaaS 编写 Dockerfile 为 AI SaaS 构建 Docker 镜像（TF 容器外） $ docker build –t tf2-ai-saas -f ai_saas/Dockerfile . 为 AI SaaS 构建 Docker 镜像（TF 容器外） $ docker build

回顾: ● torch.Tensor：一个用过自动调用backward() 实现支持自动梯度计算的多维数组 ，并且保存关于 个向量的梯度 w.r.t. ● nn.Module：神经网络模块。封装参数、移动到 GPU 上运行、导出、加载等。 ● nn.Parameter：一种变量，当把它赋值给一个Module 时，被自动 地注册为一个参数。 ● autograd.Function：实现一

中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 Docker 容器 与 虚拟机 虚拟机 Docker 容器 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 “Hello

的环境的安装 54 Python 的主要数据类型 ⚫字符串 ⚫整数与浮点数 ⚫布尔值 ⚫日期时间 ⚫其它 55 Python 的数据结构 ⚫列表(list) 用来存储一连串元素的容器，列表用[ ]来表示，其中元素的类型可不相同。 ⚫元组(tuple) 元组类似列表，元组里面的元素也是进行索引计算。列表里面的元素的值可以修改，而元组 里面的元素的值不能修改，只能读取。元组的符号是( 图，错误图，散点图等。 https://matplotlib.org/gallery/index.html 70 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所 有图形必须放置在绘图框中. 子图 是绘图框中所包含的图形 ，即便绘图框只包含一幅图，也 称之为子图. 元素 是组成子图的部件，从子 图最内部的数据线条到外围的坐 标轴标签等都属于元素