框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 2 1. Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 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、 些基本的数据定义与类型转换、算子操作、通过它们帮助读者 进一步了解 Pytorch 开发基础知识，为后续章节学习打下良好 基础。在正式开始这些基础操作之前，我们首先需要有一个合 适的集成开发环境 (IDE)，本书的源代码是基于 Python 实现， 演示的集成开发环境（IDE）是 PyCharm。 1.4.1 PyCharm 的安装与配置 首先是从 Pycharm 官方网站上下载 Pycharm，版本有专业

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.git cd AutoAWQ pip install -e 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 cd AutoGPTQ pip install -e . 假设你已经基于

R^2：97% 模型部署和自动更新 4. 后续工作 结合温度预测模型对空调进行节能控制 ⚫ 利用温度预测模型实现强化学习节能控制 • 强化学习探索策略的制定 • 强化学习模拟实验环境 项目数据及源代码地址： http://uee.me/cu9GV THANK YOU momodel.ai

Machine Intelligence (TPAMI), 31(6):974-988, 2009. 典型应用 • 三维重建 • 视频场景编辑 三维重建 三维重建 视频场景编辑 软件或源代码 • ENFT-SFM or LS-ACTS • http://www.zjucvg.net/ls-acts/ls-acts.html • RKSLAM: • http://www.zjucvg

deg) poly()返回多项式系数构成的数组。 > a = np.poly(x ) 48 参考文献 1. NumPy 官网 http://www.numpy.org/ 2. NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy 49 谢 谢！

Github Issues 页面提交： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book/issues ❑ 本书主页，以及源代码，电子书下载，正式版也会在此同步更新： https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book ❑ 姊妹书《TensorFlow 交互式开发，这两者都可以免费 使用，用户自行下载安装，并配置好 Python 解释器即可。限于篇幅，这里不再赘述。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 22 1.7 源代码下载 本书配套的源代码和课件等学习资料可以通过 https://github.com/dragen1860/Deep- Learning-with-PyTorch-book 网站下载。 接下来，马上开启深度学习算法之旅！ 方法中。对于全连接层类，在 forward 方法中实现?(?@? + ?)的运算逻辑(或者?@?? + ?的)，非常简单，最后返回全连接层的输出张量即可,读者朋友可自行阅读 PyTorch 的对应 部分源代码学习官方的实现方式。 6.3 神经网络 通过层层堆叠图 6.4 中的全连接层，同时保证前一层的输出节点数与当前层的输入节 点数匹配，，即可堆叠出任意层数的网络。我们把这种由神经元相互连接而成的网络叫做神

metrics=['accuracy']) 如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单， 同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制（终极的控制是源代码的易扩展性）。 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0 PR。如果你的更改已在之前的讨论中获得批准，并且你有完整（并通过）的单元 测试以及正确的 docstring/文档，则你的 PR 可能会立即合并。 21.6 添加新的样例 即使你不贡献 Keras 源代码，如果你有一个简洁而强大的 Keras 应用，请考虑将它添加到我 们的样例集合中。现有的例子展示惯用的 Keras 代码：确保保持自己的脚本具有相同的风格。 � 更多科研资源，请扫码关注微信公众号：

可下 载的PDF访问，也可以作为网站在互联网上访问。目前还没有完全适合这些需求的工具和工作流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 由于我们已经从零实现过softmax函数（3.6节） ，因此在这里我们直接使用高级API中的内置函数来计 算softmax和交叉熵损失。回想一下我们之前在 3.7.2节中对这些复杂问题的讨论。我们鼓励感兴趣的读者 查看损失函数的源代码，以加深对实现细节的了解。 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 4.2.5 训练 幸运的是，多层感知机的训练过程与softmax回归的训练