自定义数据集实战 主讲：龙良曲 Pokemon Go! Pokemon Dataset https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/ Download ▪ 链接: https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw

7.9 反向传播算法实战 7.10 参考文献 第 8 章 PyTorch 高级用法 8.1 常见功能模块 8.2 模型装配、训练与测试 8.3 模型保存与加载 8.4 自定义类 8.5 模型乐园 8.6 测量工具 8.7 可视化 8.8 参考文献 第 9 章 过拟合 9.1 模型的容量 9.2 过拟合与欠拟合 9.3 数据集划分 14.3 策略梯度方法 14.4 值函数方法 14.5 Actor-Critic 方法 14.6 小结 14.7 参考文献 第 15 章 自定义数据集 15.1 精灵宝可梦数据集 15.2 自定义数据集加载流程 15.3 宝可梦数据集实战 15.4 迁移学习 15.5 Saved_model 15.6 模型部署 15.7 参考文献 预览版202112 的升级版本 Cafffe2，Caffe2 目前已经融入到 PyTorch 库中。 ❑ Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发。Torch 灵活性 较高，容易实现自定义网络层，这也是 PyTorch 继承获得的优良基因。但是由于 Lua 语言使用人群较少，Torch 一直未能获得主流应用。 ❑ MXNet 由华人陈天奇和李沐等人开发，是亚马逊公司的官方深度学习框架。采用了

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 5.1.1 自定义块 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.1.2 顺序块 3.1 实例化网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 5.4 自定义层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 5.4 Dagar和唐源将 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.1 自定义 Variable 数据与网络训练 19 4.2 准确率的可视化 22 4.3 分类结果的可视化 23 4.4 自定义 Dataset 数据集 25 3 4.5 总结 27 Literature . . . . . . . . . . . . . Dataset 以及 torch.utils.data.DataLoader。 Dataset 存储样本以及它们的标签等信息，Dataset 可以使用预加载的数据集（例如 mnist）， 也可以使用自定义的数据集；而 DataLoader 是把样本进行访问和索引的工具，它实现了迭代器 功能，也就是说它可以依次将 batch_size 数量的样本导出。 注意，前面已经导入过的 python 包我们就不再重复导入了。 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： from torchvision

29 3.3.6.3 只保存/加载模型的权重 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.6.4 处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） . . . . . . . 30 3.3.7 为什么训练误差比测试误差高很多？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3 137 8.2.5 sparse_top_k_categorical_accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 8.3 自定义评价函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 9 优化器 Optimizers 159 13.2.4 在新类上微调 InceptionV3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 13.2.5 通过自定义输入 tensor 构建 InceptionV3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 13.3 模型概览 . . . . . . . . . . .

(functional)、损 失功能、支持自定义的模型类（Module）等。通过它们就可 以实现大多数的模型结构搭建与生成。 2）torch.utils 包，里面主要包括训练模型的输入数据处理类、 pytorch 自带的模型库、模型训练时候可视化支持组件、检查 点与性能相关的组件功能。重要的类有数据集类（Dataset）, 数据加载类 (DataLoader)、自定义编程的可视化支持组件 tensorboard 深度学习主要是针对张量的数据操作、这些数据操作从简单到 复杂、多数都是以矩阵计算的形式存在，最常见的矩阵操作就 是加减乘除、此外卷积、池化、激活、也是模型构建中非常有 用的算子 / 操作数。Pytorch 支持自定义算子操作，可以通过 自定义算子实现复杂的网络结构，构建一些特殊的网络模型。 张量跟算子 / 操作数一起构成了计算图，它们是也是计算图的 基本组成要素。 ● 计算图 深度学习是基于计算图完成模型构建，实现数据在各个计算图 Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out LinearRegressionModel 是一个自定义的类，继承了 torch. nn.Module，其中 torch.nn.Linear 就表示构建了公式 1-1 的 线性模型，重载方法 forward，表示根据模型计算返回预测 结果。 第三步：创建损失功能与优化器

7. AWQ 13 Qwen (接上页) ] ) print("Chat response:", chat_response) 1.7.3 使用 AutoAWQ 量化你的模型 如果您希望将自定义模型量化为 AWQ 量化模型，我们建议您使用 AutoAWQ。推荐通过安装源代码来获取 并安装该工具包的最新版本： git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ large language models."}, ] ) print("Chat response:", chat_response) 1.8.3 使用 AutoGPTQ 量化你的模型 如果你想将自定义模型量化为 GPTQ 量化模型，我们建议你使用 AutoGPTQ 工具。推荐通过安装源代码的方 式获取并安装最新版本的该软件包。 git clone https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ 服务十分简便，该服务可以作为实现 OpenAI API 协议的服 务器进行部署。默认情况下，它将在 http://localhost:8000 启动服务器。您可以通过 --host 和 --port 参数 来自定义地址。请按照以下所示运行命令： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 你无需担心

+ 1 > np.fromfunction(func, (10,)) array([ 1., 2., 3., 4., 1., 2., 3., 4., 1., 2.]) 还可以自定义函数产生ndarray。 fromfunction第一个参数接收计算函数，第二个参数接收数组的形状。 17 ndarray的属性 ndarray的元素具有相同的元素类型。常用的有int（整型），float（浮点型）， y=x1<=x2 not_equak(x1,x2[,y]) y=x1>x2 greater(x1,x2[,y]) y=x1>=x2 gerater_equal(x1,x2[,y]) 27 自定义ufunc函数 NumPy提供的标准ufunc函数可以组合出复合的表达式，但是有些情况下， 自己编写的则更为方便。我们可以把自己编写的函数用frompyfunc()转化 成ufunc函数。 > 11) > y = np.array([num_judge(t, 2) for t in x])#列表生成式 array([0, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 0]) 28 自定义ufunc函数 使用frompyfunc()进行转化，调用格式如下： > numb_judge = np.frompyfunc(num_judge, 2, 1) > y = numb_judge(x

外存解决大数据量性能问题  在引擎中流转log key，特征数据在外存 • 分业务场景支持  轻量级predictor：仅支持模型的计算，特征由业务传入，无状态设计  自定义predictor： 提供业务抽象，支持业务自定义逻辑，插件化实现 • 逻辑阶段抽象，业务根据自身需求选择性实现  数据获取： 根据业务的自身逻辑获取特征原始数据  特征抽取： 将特征数据进行转换，转换成模型所需的格式，比如离散化

弹性深度学习平 台 L1 L2 L3 L4 L5 原子API 基础模型 感知层1 API 感知层2 API Vision 综合API 业务逻辑API Argus机器视觉系统 可自定义开发 Argus现有系统提供 Time to be an AI Company