Input(shape=(100,), dtype='int32') encoded_video_question = question_encoder(video_question_input) # 这就是我们的视频问答模式： merged = keras.layers.concatenate([encoded_video, encoded_video_question]) output = Dense(1000, model_from_json(json_string, custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}) 3.3.7 为什么训练误差比测试误差高很多？ Keras 模型有两种模式：训练和测试。正则化机制，如 Dropout 和 L1/L2 权重正则化，在测 试时是关闭的。 此外，训练误差是每批训练数据的平均误差。由于你的模型是随着时间而变化的，一个 epoch 中的第 input, K.learning_phase()], [model.layers[3].output]) 快速开始 32 # 测试模式 = 0 时的输出 layer_output = get_3rd_layer_output([x, 0])[0] # 测试模式 = 1 时的输出 layer_output = get_3rd_layer_output([x, 1])[0] 3.3.9 如何用

DeSantis、Adam Selipsky和Andrew Jassy对撰写本书的慷慨支持。如果没有可用的时间、资源、与同事的讨论和不断的鼓励，这本书就不会出版。 小结 • 深度学习已经彻底改变了模式识别，引入了一系列技术，包括计算机视觉、自然语言处理、自动语音识 别。 • 要成功地应用深度学习，必须知道如何抛出一个问题、建模的数学方法、将模型与数据拟合的算法，以 及实现所有这些的工程技术。 编写一个应用程序，向用户推荐他们可能喜欢，但在自然浏览过程中不太可能遇到的产品。 在这些情况下，即使是顶级程序员也无法提出完美的解决方案，原因可能各不相同。有时任务可能遵循一种 随着时间推移而变化的模式，我们需要程序来自动调整。有时任务内的关系可能太复杂（比如像素和抽象类 别之间的关系），需要数千或数百万次的计算。即使人类的眼睛能毫不费力地完成这些难以提出完美解决方 案的任务，这其中的计算也超 Siri！”手机的语音识别系统就被唤醒了。接着，李沐对Siri说道：“去星巴克咖啡店。”语音 识别系统就自动触发语音转文字功能，并启动地图应用程序，地图应用程序在启动后筛选了若干条路线，每 条路线都显示了预计的通行时间⋯⋯由此可见，机器学习渗透在生活中的方方面面，在短短几秒钟的时间里， 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

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 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在 torch 的前面加上 Py 之后的 Pytorch。由于 Pytorch 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。 3. 安装好 Python 语言包支持以后可以通过命令行来验证测试 安装是否成功，首先通过 cmd 打开 Window 命令行窗口，然 后输入 Python，显示如下： Python，显示如下： 图 1-2（验证 Python 命令行模式） 如果显示图 1-2 所示的信息表示已经安装成功 Python 语言包 支持；如果输入 Python 之后显示信息为“'python' 不是内部 或外部命令，也不是可运行的程序”则说明第二步中没有勾选 上“add Python3.6 to PATH”，此时请手动把 python.exe 所 在路径添加到 Windows 系统的环境变量中去之后再次执行

接口设计频繁变动，功能设计重复冗余， 符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。2019 年，Google 推出 TensorFlow 2 正式版本，将以动态图优先模式运行，从而能够避免 TensorFlow 1.x 版本的诸多缺陷。 ❑ PyTorch 是 Facebook 基于原 Torch 框架推出的采用 Python 作为主要开发语言的深度学 习框架。PyTorch 0的方式叫做命令式编 预览版202112 1.5 深度学习框架 15 程，也称为动态图模式。PyTorch 是采用动态图模式的深度学习框架，开发效率高，调试 方便，所见即所得。一般认为，动态图模式开发效率高，但是运行效率可能不如静态图模 式，更适合算法设计和开发；静态图模式运行效率高，更适合算法部署。然而并不全是如 此，在很多任务上，PyTorch 的速度都优于 TensorFlow，而且 [30, 30, 30], [31, 31, 31]],…) 可以看到，在普适性原则的指导下，Broadcasting 机制变得直观、好理解，它的设计是非常 符合人的思维模式。 来考虑一个不满足普适性原则的例子，如下图 4.9 所示。 ? ℎ ? 2 长度为2，不具备普适性 图 4.9 Broadcasting 失败案例 在?维度上，张量已经有

统计数据，以便探索我们的数据。 •目的是找到异常，模式，趋势或关系。 这些可能是有趣的（例如， 找到两个变量之间的相关性），或者它们可用于建模决策，例如使 用哪些特征。 •简而言之，EDA的目标是确定我们的数据可以告诉我们什么！ 探索性数据分析(EDA) 11 探索性数据分析(EDA) 单变量图显示此变量的分布 plt.hist()可以显示单变量图，也叫 直方图 12 探索性数据分析(EDA) 探索性数据分析(EDA) boxplot ：箱型图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情 况资料的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。 13 探索性数据分析(EDA) IQR = Q3-Q1，即上四分位数与下四分位数之间的 差，也就是盒子的长度。 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR，如果存在离群点 小于最小观测值，则下限为最小观测值，离群点单 上限为最大值。 14 探索性数据分析(EDA) 寻找关系 为了查看分类变量 - categorical variables对分数的影 响，我们可以通过分类变量的值来绘制密度图。 密度图 还显示单个变量的分布，可以认为是平滑的直方图。 如 果我们通过为分类变量密度曲线着色，这将向我们展示 分布如何基于类别变化的。 15 探索性数据分析(EDA) 这幅图我们可以看到建筑类型对 Energy

主流思路是分离文本属性及文本内容 迁移 隐式方法即使用某类无监督学习学习或强化学 习模式将文本属性及内容自动分离，常见的有 生成对抗方式，即通过GAN实现目标属性和 文本量性完全由不同的编码控制的状态。 对话式文本生成适用于智能客服等任务型和闲聊型机器人等 非任务型人机交互场景，可分类为管道模式及端对端模式。 结构性的文本生成，首先通过注意力机制、多层感知器等系 统进行语句内容预选，对数值、时间等类型数据进行推理。 统进行语句内容预选，对数值、时间等类型数据进行推理。 增强数据间的结构信息。其次通过Transformer等模式结合 上下文进行推导，生成最终文本。 ◼ Transformer架构可分为自回归系列（例如GPT-3，偏好生成性任务）、双向Transformer+Mask的自编码系列（例如BERT， 偏好自然语言理解）、Encoder-decoder架构（例如T5，使用双向/单向attention，偏好条件文本生成） 双向编码生成Transformer)， GPT仅采用上文 预测单词（BERT采用了基于上下文双向的预测手段）。 注：ChatGPT的表现更贴近人类意图，部分因为一开始GPT是基于上文的预测，这更贴近人类的话语模式，因为人类言语无法基于将来的话来做分析。 图：GPT-1模型相比于Transformer模型有了显著简化 Transformer架构 GPT-1架构 GPT用于对不同任务进行微调的输入转换的示意图

表示导出的数据应该怎么转换，我们还可以使用参数 target_transf orm 表 示导出的数据标签应该怎么转换。 注意显示时我们调用了 squeeze() 函数，这是因为原来的数据维度是 (1,28,28) 的三维数据， 使用.squeeze() 函数可以把为 1 的维度去掉，即 shape 变为 (28,28)。程序得到显示结果： 随后我们再把数据导入到 DataLoader 里面： # batch_size ： plt . t i t l e ( labels_map [ l a b e l ] ) plt . imshow (img , cmap=” gray ” ) plt . show () 程序得到显示结果： 数据有时候并不适合直接丢进网络进行训练，因此我们需要把数据进行转换。由于 pytorch 会自动完成一些工作，因此我们没有必要自己去转换，比如像这样： training_data = datasets c=label2 , zorder =2, linewidths =1, edgecolors=’k ’ ) plt . show () 得到可视化结果： 可以看到不同的类别显示都是正确的。下面我们把模型分类的结果显示一下： Chapter 4. 构建自己的数据集 25 label2_test = [ ] with torch . no_grad () : f o r X, y in zip

Growth ）算法思想 FP-growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法，它采 取如下分治策略：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree）， 但仍保留项集关联信息。 该算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式。 FP-growth算法以树的形式表示数据库，称为频繁模式树或FP-tree。 此树结构将保持项集之间 此树结构将保持项集之间的关联。数据库使用一个频繁项进行分段。这个片段被称 为“模式片段”。分析了这些碎片模式的项集。因此，该方法相对减少了频繁项集 的搜索。 27 3.FP-Growth算法 FP-growth算法思想 FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集，但不能发现数据之间的关联规则。 FP-growth算法只需 29 3.FP-Growth算法 FP-Tree （ Frequent Pattern Tree ） FP树(FP-Tree)是由数据库的初始项集组成的树状结构。 FP树的目的是挖掘最 频繁的模式。FP树的每个节点表示项集的一个项。 根节点表示null，而较低的节点表示项集。在形成树的同时，保持节点与较 低节点（即项集与其他项集）的关联。 30 3.FP-Growth算法 算法步骤

兼容，自动模型参数转换 • 稳定性优化 • 模型快照：基于ps-scheduler的周期模型版本探测与保存，模型稀疏化分片存储 • 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 • 通信优化：数据请求(PULL&PUSH)聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 模型评估 • 模型上线部署前指标评估 • 周期使用验证样本进行点击率预估 • 待部署模型与线上模型进行指标对比，评估是否满足上线条件 • 一键部署 • 基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布 • 性能优化 • 通信优化：特征请求与模型计算单元化，在线样本格式压缩 • 计算优化：基于SSE／AVX 指令优化 资源 算法 BERT 配置 Tensorflow 4 深度学习-深度学习模型训练 • 通信优化 • PS：BSP/SSP/ASP多种通信模式支持 • MPI&RingAllreduce：Horovod，使用 MPI替换grpc，同步通信模式；带宽优化，增加延时； • PS&MPI：DistributionStrategy API，统一分布式语义，解耦分布式架构与模型训练框架 • 使

进行下载，只需将上述代码的第一行更改为以下内容： from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 借助 TextStreamer ，chat 的流式模式变得非常简单。下面我们将展示一个如何使用它的示例： ... # Reuse the code before `model.generate()` in the last code snippet from 1.3 使用 Transformers 实现 Chat Qwen1.5 最重要同时也最简单的用途是通过 transformers 库实现 Chat 功能。在本文档中，我们将展示如何在 流式模式或非流式模式下与 Qwen1.5-7B-Chat 进行对话。 1.3.1 基本用法 你只需借助 transformers 库编写几行代码，就能与 Qwen1.5-Chat 进行对话。实质上，我们通过 from_pretrained 示，我们将直接使 用 You are a helpful assistant. 作为系统提示。 1.3.2 流式输出 借助 TextStreamer ，您可以将与 Qwen 的对话切换到流式传输模式。下面是一个关于如何使用它的示例： # Repeat the code above before model.generate() # Starting here, we add streamer