基本数据类型 主讲人：龙良曲 All is about Tensor python PyTorch Int IntTensor of size() float FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float array FloatTensor of size [d1, d2, …] string

https://item.jd.com/12954866.html ❑ 联系邮箱(一般问题建议 Github issues 交流)：liangqu.long AT gmail.com ❑ 配套视频课程(收费，提供答疑等全服务，比较适合初学者)： 深度学习与 TensorFlow 入门实战 深度学习与 PyTorch 入门实战 https://study.163.com/course/courseMai 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第 4 章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 4.2 数值精度 4.3 待优化张量 4.4 创建张量 预览版202112 4.5 张量的典型应用 4.6 索引与切片 4.7 维度变换 4.8 Broadcasting 9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6.7 神经网络类型 6.8 油耗预测实战 6.9 参考文献 第 7 章 反向传播算法 7.1 导数与梯度 7.2 导数常见性质 7.3 激活函数导数 7.4 损失函数梯度 7.5

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： . . . . . . . . . . . . 11 3.1.5.2 基于多层感知器的二分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.1.5.3 类似 VGG Keras 模型？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） . . . . . . . . . 28 3.3.6.2 只保存/加载模型的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 5.11.3 AlphaDropout [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.12 层封装器 wrappers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.12.1 TimeDistributed

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 4.9.1 分布偏移的类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 4.9.2 分布偏移示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 9.6 编码器‐解码器架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.1 编码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 9.6.2 解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.6.3 合并编码器和解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI com/huggingface/transformers 我们建议您使用 Python3.8 及以上版本和 Pytorch 2.0 及以上版本。 3 Qwen 1.2 快速开始 本指南帮助您快速上手 Qwen1.5 的使用，并提供了如下示例：Hugging Face Transformers 以及 ModelScope 和 vLLM 在部署时的应用实例。 1.2.1 Hugging Face Transformers & ModelScope 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 方法构建 tokenizer 和模型，然后利用 generate 方法，在 tokenizer 提供的 chat template 的辅助下进行 chat。以下是一个如何与 Qwen1.5-7B-Chat 进行对话的示例： from transformers import AutoModelForCausalLM

01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 训练一个分类器 3 1.Tensors张量 01 Tensors张量 02 Autograd自动求导 03 神经网络 04 训练一个分类器 4 1.Tensors张量的概念 Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array） 创建与另一个张量具有相同大小的张量，请使用 torch.*_like  如torch.rand_like()  创建与其他张量具有相似类型但大小不同的张量，请使 用tensor.new_*创建操作。 1.Tensors张量的概念 6  查看张量的属性  查看Tensor类型  tensor1 = torch.randn(2,3) #形状为(2,3)一组从标准正态分布 中随机抽取的数据 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运 算等 不同点 1、产生的数组类型为 numpy.ndarray； 2、会将ndarray放入 CPU中进行运算； 3、导入方式为import numpy as np，后续 通过np.array([1,2])建立数组； 4、numpy中没有x.type()的用法，只能使用 type(x)。 1、产生的数组类型为torch.Tensor； 2 、会将tensor放入GPU中进行加速运算（

W e b 算 法 》 专 注 于 企 业 文 本 挖 掘 技 术 和 相 关 应 用 系 统 的 服 务 个人简介——达观数据CEO 陈运文 达观数据：全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 l 覆盖金融、制造、法律、电商、传媒等行业，提升企业文档自动化处理能力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01 文本智能处理背景简介 7 文本 语音 图像 人工智能 Voice Image Text 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 什么是NLP 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] [ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] 服务器 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0

2022年02月 机器学习-引言 黄海广 副教授 2 目录 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 3 1. 机器学习概述 01 认识Python 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 4 机器学习与人工智能、深度学习的关系 机器学习伴随着人工智能的发展而诞生，它是人工智能 发展到一定阶段的必然产物。 12 机器学习发展史 13 机器学习发展史 14 2. 机器学习的类型 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 15 2. 机器学习的类型 16 ✓ 分类（Classification） ✓ 身高1.65m，体重100kg的男人肥胖吗？ ✓ 根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？ 如何预测上海浦东的房价？ ✓ 未来的股票市场走向？ 2. 机器学习的类型-监督学习 17 ✓ 聚类（Clustering） ✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？ ✓ 降维（ Dimensionality Reduction ） ✓ 如何将将原高维空间中的数据点映射到低维度的 空间中？ 2. 机器学习的类型-无监督学习 18 ✓ 强化学习（Reinforcement Learning）

不合格产品。 交通 自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉 (Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪 (Audi)等汽车制造商Y已经通过摄像头、激光 雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图 像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标 志和交通信号，从而安全驾驶。 安防 中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地 位，这项技术被广泛应用于警察工作、支付识 别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕 学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的 医疗诊断方法，分析X射线，乳房X光检查，监 测患者等。 13 深度学习入门-目标检测 目标检测结合了目标分 类和定位两个任务。 目标检测器的框架分为 one-stage(YOLO,YOLO9000,YOLOV3,YOLOV4, YOLOV5,SSD等) two-stage(OverFeat，R-CNN，Fast R-CNN，Faster notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 54 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能，