35 3.3.18 如何在 Keras 中使用 HDF5 输入？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . . 易扩展性。新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足 的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。 • 基于 Python 实现。Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这 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 (stateful RNNs)? • 如何从 Sequential 模型中移除一个层？ • 如何在 Keras 中使用预训练的模型？ • 如何在 Keras 中使用 HDF5 输入？ • Keras 配置文件保存在哪里？ • 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ • 如何在 Keras 中安装 HDF5 或 h5py 来保存我的模型？ 3.3.2 如何引用 Keras? 如果 Keras

com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 然后运行 make 命令： make 然后你就能使用 llama.cpp 运行 GGUF 文件。 8 Chapter 1. 文档 Qwen 1.4.2 运行 Qwen 的 GGUF 文件 我们在 Hugging Face 组织中提供了一系列 GGUF 模型，为了找到您需要的模型，您可以搜索仓库名称中包含 -GGUF 的部分。要下载所需的 prompts/chat-with- �→qwen.txt -n 指的是要生成的最大 token 数量。这里还有其他超参数供你选择，并且你可以运行 ./main -h 以了解它们。 1.4.3 生成你的 GGUF 文件 We introduce the method of creating and quantizing GGUF files in quantization/llama.cpp. You can refer qwen:72b 1.5.2 在 Ollama 运行你的 GGUF 文件 有时您可能不想拉取模型，而是希望直接使用自己的 GGUF 文件来配合 Ollama。假设您有一个名为 qwen1_5-7b-chat-q4_0.gguf 的 Qwen 的 GGUF 文件。在第一步中，您需要创建一个名为 Modelfile 的文件。该文件的内容如下所示： FROM qwen1_5-7b-chat-q4_0

，为了防止过拟合，需要的数据集的规 模通常也是巨大的。现代社交媒体的流行也让收集海量数据成为可能，如 2010 年发布的 ImageNet 数据集收录了共 14197122 张图片，整个数据集的压缩文件大小就有 154GB。图 1.10、图 1.11 列举了一些数据集的样本数和数据集大小随时间的变化趋势。 尽管深度学习对数据集需求较高，收集数据，尤其是收集带标签的数据，往往是代价 昂贵的。 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 Anaconda 软件，可以同时获得 Python 解释器、包管理和虚拟环境等一系列 plot_curve, one_hot # 便捷绘图函数 batch_size = 512 # 批大小 # 训练数据集,自动从网络下载 MNIST 数据集，保存至 mnist_data 文件夹 train_db=torchvision.datasets.MNIST('mnist_data', train=True, download=True,

2 带参数的层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 5.5 读写文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 5.5 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow实现。感谢百度团队将较新的PyTorch实现改 编为PaddlePaddle实现。感谢张帅将更新的LaTeX样式集成进PDF文件的编译。 特别地，我们要感谢这份中文稿的每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好。他们的GitHub ID或姓名是(没有特定顺序)：alxnorden, avinashingit, bowen0701 bash脚 本，并执行以下操作： # 以Intel处理器为例，文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-MacOSX-x86_64.sh -b 如果我们使用Linux，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载名称包含字符串“Linux”的bash脚 本，并执行以下操作： # 文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64

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() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard() | 写入剪切板 68 Python模块-SciPy ⚫SciPy Sc

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() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard() | 写入剪切板 69 Python模块-SciPy ⚫SciPy Sc

data：功能强大的数据管理模块 支持多种数据处理 图像解码 Shuffle py_function 重采样 支持多种数据格式 图像文件 文本文件 CSV 文件 NumPy 数组 Python 生成器 TFRecord 支持多种数据来源 本地文件 分布式文件系统 对象存储系统 tf.distribute：一行代码实现分布式 Training API MirroredStrategy TPUStrategy

版本后，社区便停止更新和维护。 Pillow 是由 Alex Clark 及社区贡献者 一起开发和维护的一款分叉自 PIL 的图像工具库。 至今，社区依然非常活跃，Pillow 仍在快速迭代。 Pillow提供广泛的文件格式支持，高效的内部表示和相当强大的图像处理功能。 核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 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 description language）。其主要依赖 pyparsing 和 GraphViz 这两个工具库。 pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot 安装期间自动安装。 GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 org/wiki/captcha 使用 Pillow（PIL Fork） 和 captcha 库生成验证码图像： PIL.Image.open(fp, mode=‘r’) - 打开和识别输入的图像（文件） captcha.image.ImageCaptcha(width, height，) – 创建 ImageCaptcha 实例 captcha.image.ImageCaptcha.write(‘1234’

Python3.6.5 安装包，地址为： https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/python-3.6.5- amd64.exe 2. 下载之后，双击 exe 文件安装，显示的界面如下： 图 1-1（Python3.6.5 安装界面） 注意：图 1-1 中的矩形框，必须手动选择上“add Python3.6 to PATH”之后再点击【Install Now】默认安装完成即可。 if、else、while、for 等关键字， 而在深度学习框架中编程模式主要是基于计算图、张量数据、 自动微分、优化器等组件构成。面向对象编程运行的结果是交 互式可视化的，而深度学习通过训练模型生成模型文件，然后 再使用模型预测，本质数据流图的方式工作。所以学习深度学 习首先必须厘清深度学习编程中计算图、张量数据、自动微分、 优化器这些基本术语概念，下面分别解释如下： ● 张量 张量是深度 Project】，输入项目名称，显示如下： 图 1-6（创建新项目） 点击【Create】按钮完成项目创建，选择文件 (File)-> 设置 (Setting) 选项： 图 1-7（设置选项） 图 1-8（设置系统 Python 解释器） 完成之后，在项目中创建一个空的 python 文件命名为 main. py，然后直接输入下面两行测试代码： import torch print(torch

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。 数据读入 pandas.read_csv 方法实现了快速读取 CSV（comma-separated) 文件到数据框的功能。 数据可视化库：matplotlib & seaborn & mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版物质量级别的图像和各种硬拷贝格式， TensorBoard 使用流程 可视化的数据是数据流图和张量，它们需要在会话中加载或执行操作后才能获取。然后， 用户需要使用 FileWriter 实例将这些数据写入事件文件。最后，启动 TensorBoard 程序， 加载事件文件中的序列化数据，从而可以在各个面板中展示对应的可视化对象。 tf.summary 模块介绍 前述流程中使用的 FileWriter 实例和汇总操作（Summary Ops）