语言环境为例，介绍如何安装 PyTorch 框架及其它开发软件。 一般来说，开发环境安装分为 4 大步骤：安装 Python 解释器 Anaconda，安装 CUDA 加速库，安装 PyTorch 框架和安装常用编辑器。 1.6.1 Anaconda 安装 Python 解释器是让以 Python 语言编写的代码能够被 CPU 执行的桥梁，是 Python 语言 的核心软件。用户可以从 https://www 命令安装时，可能会出现下载速度缓慢甚至连接断开的情况，需要配置 国内的 pip 源，只需要在 pip install 命令后面带上“-i 源地址”参数即可。上述命令即使用 了清华大学的 pip 源。 1.6.4 常用编辑器安装 使用 Python 语言编写程序的方式非常多，可以使用 ipython 或者 ipython notebook 方式 交互式编写代码，也可以利用 Sublime Text、PyCharm 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 784，输出为 256 nn.Linear(28*28

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

些主 题的认真研究最近才进入高潮。我们希望随着深度学习理论的发展，这本书的未来版本将能够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： 人们与智能手机的日常互动就可以涉及几种机器学习模型。 现在，假如需要我们编写程序来响应一个“唤醒词”（比如“Alexa”“小爱同学”和“Hey Siri”）。我们试 着用一台计算机和一个代码编辑器编写代码，如 图1.1.1中所示。问题看似很难解决：麦克风每秒钟将收集大 约44000个样本，每个样本都是声波振幅的测量值。而该测量值与唤醒词难以直接关联。那又该如何编写程 序，令其输入麦克风采集到的原始音频片段 ngrecpely as along the time dime 9.2. 长短期记忆网络（LSTM） 347 9.2.3 简洁实现 使用高级API，我们可以直接实例化LSTM模型。高级API封装了前文介绍的所有配置细节。这段代码的运行速 度要快得多，因为它使用的是编译好的运算符而不是Python来处理之前阐述的许多细节。 num_inputs = vocab_size lstm_layer

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

Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 53 ⚫Pycharm https://www

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

Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 54 ⚫Pycharm https://www

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

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

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