TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍 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

6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云 云原生的深度学习数据闭环 自进化深度学习系统 高度定制的 图片、特征仓库 深度学习 应用服务 场景相关业务 数据清洗-查询 深度学习训练平台 模型测试与验证 深度学习算法在产品应用中的挑战 • 深度学习算法也需要“深度”学习业务需求 - 处理特殊输入，如模糊、黑白照片 - 适配具有不同特征的数据源 Kubernetes在异构系统调度中的挑战 • Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler

jd.com/12954866.html ❑ 联系邮箱(一般问题建议 Github issues 交流)：liangqu.long AT gmail.com ❑ 配套视频课程(收费，提供答疑等全服务，比较适合初学者)： 深度学习与 TensorFlow 入门实战 深度学习与 PyTorch 入门实战 https://study.163.com/course/courseMai n.htm 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 等。常应用在咨询系统、娱乐系统、智能家居等中。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 12 1.4.3 强化学习 虚拟游戏 相对于真实环境，虚拟游戏 预览版202112 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

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 tf2-ai-saas -f ai_saas/Dockerfile . “Hello TensorFlow” Try it！ 交付 AI SaaS：部署和测试 AI SaaS 启动商品识别 AI SaaS 服务（GPU版本） $ docker run --runtime nvidia -it --rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . 些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。 1.3 快速开始：30 秒上手 Keras Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺 序模型，它是由多个网络层线性堆叠的栈。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API， 它允许构建任意的神经网络图。 Sequential 顺序模型如下所示： from keras.models import Sequential 更深入的教程，请查看： • 开始使用 Sequential 顺序模型 • 开始使用函数式 API 在代码仓库的 examples 目录中，你会找到更多高级模型：基于记忆网络的问答系统、基于 栈式 LSTM 的文本生成等等。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 3 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们

AI 构建于深度学习之上的智能服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 生活化的语音服务 Polly Lex 对话引擎 Rekognition 图像分析 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 人工智能 的托管的 API服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 Polly Lex Rekognition cores MXNet TensorFlow Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 + CloudFormation 模版 + 容器镜像文件 全新的 EC2 P2 实例 | 高达16 块 GPUs ▪ 这款新实例类型包含了高达 8个 NVIDIA Tesla K80 Accelerators, 每个运行一对 NVIDIA GK210 https://35.161.116.218/notebooks/money_predict.ipynb 将文本转化为 生活化语音 47 种语音 24 种语言 低延迟、实时 全托管 Polly: 生活化的语音服务 Voice Quality & Pronunciation 1. 自动化、精准的文本处理 2. 智能化的且易于理解 3. 将语义加入文本当中 4. 定制化的发音 文章、博客 训练材料 Chatbots

er decoder 解决方案: 多模态预训练 Vit based 下游任务:  视频分类  视频打标签  推荐模型特征 解决方案: 小样本学习 小样本结构化模型 在线预测服务（EAS） • 一键部署 • 多模型 • 蓝绿部署 • 弹性扩缩 • 推理优化 ML Frameworks ML Service (PaaS) AI Service (SaaS) 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 • 图像、视频、文本、 语音标注 • 多场景模板：物体检 测、语音识别 • 数据集管理 • 主动学习 • 智能标注 itags AI SaaS服务（OCR、语音识别、推荐系统、金融风控、疾病预测等） 推理优化Blade • 多维度监控+报警 • 自定义镜像 • 全托管+半托管 • 分布式训练优化 • 超大资源池 智能标注 可视化建模(Designer) 分布式训练(DLC) 在线服务(EAS) 生态市场 开发者工具 • CLI • PAIFlow • OpenAPI AI能力 体验中心 开源 PAI平台（Platform of Artificial Intelligence）

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

的环境的安装 55 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 56 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 71 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

助模型对本单词更好地进行编码。 RNN会将它已经处理过的前面的所有单词/ 向量的表示与它正在处理的当前单词/向量 结合起来。而自注意力机制会将所有相关单 词的理解融入到我们正在处理的单词中。 当我们在编码器#5（栈中最上层编码器）中编码“it”这个单词的时，注意力机 制的部分会去关注“The Animal”，将它的表示的一部分编入“it”的编码中。 23 2.Transformer的工作流程 从微观视角看自注意力机制