Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 2018 年 facebook 又把 caffe2 项目整合到 pytorch 框架中，这样 pytorch 就进一步 整合原来 caffe 开发者生态社区，因为其开发效率高、特别容 易构建各种复杂的深度学习模型网络，因此很快得到大量人工 智能开发者的认可与追捧，也成为工业界最受欢迎的深度学习 框架之一。 Pytorch 发展至今，其版本跟功能几经迭代，针对不同的场景 任务分裂出不同的 任务分裂出不同的分支扩展库，比如针对自然语言处理（NLP） 的 torchtext、针对计算机视觉的 torchvision、针对语音处理 的 torchaudio，这些库支持快速模型训练与演示应用，可以 帮助开发者快速搭建原型演示。此外在移动端支持、模型部署 的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持

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 EasyRec GraphLearn 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） Deep Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件

TensorFlow 训练模型的工作流 数据读入 数据分析 数据 规范化 创建模型 (数据流图) 创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard 在模型测试过程中，用户也往往需要查看准确率和召回率等评估指标。 因此，TensorFlow 项目组开发了机器学习可视化工具 TensorBoard ， 它通过展示直观的图形，能够有效地辅助机器学习程序的开发者和使 用者理解算法模型及其工作流程，提升模型开发工作效率。 TensorBoard 可视化训练 TensorBoard 可视化统计数据 TensorBoard 可视化数据分布 TensorBoard

将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段 • 一键生成深度学习SDK，一个模型到处应用 加快应用速度 - RapidNet Ncnn ： 移动端前向网络开源框 https://github.com/tencent/ncnn • 针对移动端优化版本 • 开源建设， 2.6k+ stars SACC2017 从静到动：结合视频识别能力 从图像到声音： 音频识别 03 图像内容审核的扩展和延伸 优图-腾讯云 在部署了DeepEye视频直播鉴黄解决方案后，系 统对直播房间的视频流按指定的时间间隔（用户 可配置）进行截图，通过鉴黄引擎给该图片进行 鉴别，并将可疑图片和对应的房间信息回调给开 发者，开发者可以根据返回的结果信息优先给审 核人员进行审核，进行封停等进一步处理。经过 审核没有问题的内容再呈现倒观看者的屏幕。 SACC2017 从静到动：结合视频识别能力 多物体检测 监控场景人体属性

我们是谁 • 智慧城市中机器视觉应用 • 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015.11 2014.6 2013.3 2011年中 2017.3 2016.3

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 以预见地，本书会存在部分语句表达不准确、部分素材尚未创作完成、部分参考引用未能及 时补充、甚至一些错误出现，因此本书以开源、免费地方式发布，希望一方面能够帮助初学 者快速上手深度学习算法，另一方面也能汇聚众多行业专家们的力量，修正测试版中的谬误 之处，让本书变得更为完善。 本书虽然免费开放电子版，供个人学习使用，但是未经许可，不能用于任何个人或者企 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 等。 目前常用的深度学习框架，如 PyTorch (Paszke, 以及其他人, 2019)、TensorFlow 等， 都可以非常方便地通过数行代码自动下载、管理和加载 MNIST 数据集，不需要开发者额 外编写代码，使用起来非常方便。这里利用 PyTorch 附带的 torchvision 库自动在线下载 MNIST 数据集，并转换为 PyTorch 的数据对象 DataLoader 格式。代码如下：

matplotlib_inline import backend_inline d2l = sys.modules[__name__] 本书中的大部分代码都是基于PyTorch的。PyTorch是一个开源的深度学习框架，在研究界非常受欢迎。本书 中的所有代码都在最新版本的PyTorch下通过了测试。但是，由于深度学习的快速发展，一些在印刷版中代 码可能在PyTorch的未来版本无法正常工作。但是 的快速进步。尽管在许多情况下， 这是以修改和重新发明存在了数十年的工具为代价的。 最后，深度学习社区引以为豪的是，他们跨越学术界和企业界共享工具，发布了许多优秀的算法库、统计模 型和经过训练的开源神经网络。正是本着这种精神，本书免费分发和使用。我们努力降低每个人了解深度学 习的门槛，希望读者能从中受益。 1.7. 特点 37 小结 • 机器学习研究计算机系统如何利用经验（通常是数据） • 最近在深度学习方面取得的许多进展，大都是由廉价传感器和互联网规模应用所产生的大量数据，以 及（通过GPU）算力的突破来触发的。 • 整个系统优化是获得高性能的关键环节。有效的深度学习框架的开源使得这一点的设计和实现变得非 常容易。 练习 1. 你当前正在编写的代码的哪些部分可以“学习”，即通过学习和自动确定代码中所做的设计选择来改进？ 你的代码是否包含启发式设计选择？ 2. 你

AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 • 国内领先的云计算厂商 关于七牛云 智能多媒体服务 数据洞察

Devices of VR: Part 3 – The Future of VR》 SLAM应用介绍 • 增强现实：Google Tango Google的Tango项目演示视频 Tango为终端开发者提供了从硬件到软件的整套AR开发套件 SLAM应用介绍 • 混合现实：微软HoloLens HoloLens融合了场景位置感知和头盔显示技术，并提供了完整的软硬件解决方案。 Hololens部分传感器

， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算