. . . . 8 3.1.2 指定输入数据的尺寸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 编译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.1.4 训练 . . . add(Dense(32, input_shape=(784,))) model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) 快速开始 9 3.1.3 编译 在训练模型之前，您需要配置学习过程，这是通过 compile 方法完成的。它接收三个参数： • 优化器 optimizer。它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以 ： model = Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=[main_output, auxiliary_output]) 现在编译模型，并给辅助损失分配一个 0.2 的权重。如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights 或 loss，可以使用列表或字典。在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这 个损失将用于所有的输出。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 12 计算性能 503 12.1 编译器和解释器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.1 16.1.1 在本地编辑和运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 741 16.1.2 高级选项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745 16.2 使用Amazon 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

on/android Step 2：在 Android Studio 中加载 examples 项目 Step 3：在 Android Studio 中编译 examples 项目 Step 3：在 Android Studio 中编译 examples 项目 Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别

点击【New 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

c xx-randroid-sdk.java xx-ios-arm-sdk.m xx-x86-sdk.cpp Rapidnet : 深度网络应用的解决方案 • 将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段 • 一键生成深度学习SDK，一个模型到处应用 加快应用速度 - RapidNet Ncnn ： 移动端前向网络开源框 https://github.com/tencent/ncnn

这个例子中B=3，这样就意味着集束 搜索不会只考虑一个可能结果，而是 一次会考虑3个，比如对第一个单词有 不同选择的可能性，最后找到in、jane 、september，是英语输出的第一个单 词的最可能的三个选项，然后集束搜 索算法会把结果存到计算机内存里以 便后面尝试用这三个词。 “Jane visite l'Afrique en Septembre.”（法语句 子），我们希望翻译成英语，"Jane is

预览版202112 1.5 深度学习框架 13 是一个基于 Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运 算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ❑ Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算 法支持，文档和案例也较为丰富，但是 Windows 平台，x86_64 架构，10 系统，exe(local)本地安装包，再选择 Download 即可下载 CUDA 安装软件。下载完成后，打开安装软件。如图 1.23 所示，选择“Custom”选项， 点击 NEXT 按钮进入图 1.26 安装程序选择列表，在这里选择需要安装和取消不需要安装 的程序组件。在 CUDA 节点下，取消”Visual Studio Integration”一项；在“Driver