This guideline shows how to use/install Miniconda and PyTorch on rwcpu8.cse.ust.hk Using Global Miniconda and PyTorch If you don't want to install Miniconda and PyTorch yourself, you can use the global cshrc_user rm ~/.tcshrc conda --help conda create -n pytorch conda activate pytorch (pytorch) rwcpu8.cse.ust.hk:your_username:101> conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch python

.......................................................................................29 Chapter 8. PyTorch Release 23.03............................................................................. is a library for accelerating Transformer models on NVIDIA GPUs. It includes support for 8-bit floating point (FP8) precision on Hopper GPUs which provides better training and inference performance with 4.1 22.06 NVIDIA CUDA 11.7 Update 1 Preview 1.13.0a0+340c412 22.05 NVIDIA CUDA 11.7.0 1.12.0a0+8a1a93a TensorRT 8.2.5 22.04 NVIDIA CUDA 11.6.2 1.12.0a0+bd13bc6 TensorRT 8.2.4.2 22.03 20.04 NVIDIA

............................................................................................. 51 8. Keras ― Customized Layer ......................................................................... Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ numpy-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. macosx_10_10_intel Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ pandas-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64. macosx_10_10_intel

163.com/course/courseMain.h tm?share=2&shareId=480000001847407& courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 预览版202112 简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 预览版202112 7.6 链式法则 7.7 反向传播算法 7.8 Himmelblau 函数优化实战 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 能力有限。随着计算能力的提升和大数据时代的到来，高度并行化的 GPU 和海量数据让大 规模神经网络的训练成为可能。 2006 年，Geoffrey Hinton 首次提出深度学习的概念。2012 年，8 层的深层神经网络 AlexNet 发布，并在图片识别竞赛中取得了巨大的性能提升，此后几十层、数百层、甚至 上千层的神经网络模型相继提出，展现出深层神经网络强大的学习能力。业界一般将利用 深层神经网

integer. 1 Deep Learning with Python by Francois Chollet # uint8 is the smallest data type supported by numpy. return x_q.astype(np.uint8) The code is self-explanatory. We receive a vector of x values exceed 2b - 1. The final returned vector’s type is converted to the uint8 data type. Note that b might be less than 8, in which case uint8 leads to unnecessary space wastage. If that is indeed the case, you bit-shifting). For example, if you pick b = 4, you might want to pack two quantized values in a uint8 manually, and unpack them when decoding the data. Now let’s run the code for the range [-10, 10], incrementing

inputs, and the label for a given sample text in the Skipgram task. Let’s get to solving the CBOW task8 step by step and train an embedding table in the process. We will start with creating a vocabulary of to 1.0), and the output probabilities of a few other random classes (which should be close to 0.0). 8 Solving Skipgram is going to be identical, and is left as an exercise to the reader! We always wanted distribution, say the uniform distribution, with a nice range, say [-0.05, 0.05]. Refer to Figure 4-8. Figure 4-8: Initializing the embedding table at the beginning with a uniform probability distribution in

b����o���u 7AE5E9���8��C�,� � ���� � ���c�� �tP�a��� +�4���6�9�8�� �����Fi���0�Wf �tP�a �8��4�BE9 ����Fi�����Wf �tP�a 2E�D�3�- ����������k��Le��� WKFM�������WK tP�a��o� 2��8�8�� ����������������WK �tP�a����o� FDDB: Face Detection Data Set and Benchmark �������A7� BBB�2��������4���5��1�7:�4�����8 Li����p����������F�u�rn�S��p�c�ef���b��L i��osv���� M ��/ ��pm�� ���� �Li� ���� ��a�dt�lUW ��.:7A4��7�D��5� �hd��9����e��:��������:����k C�9��������c������j��A�����k ����R�� R�� �� �� /--�)�/579�-9D97D�A��-5D5�39D� 5�8��9�7��5B� ������F������ �����S 40-�2 /��� ����� ��F�(������ ��S 15B:9�C75�9��9�9�/579C �DDB��ED9C���9�9��

7.5 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 实现更复杂的模型奠定了基础。接下来，在 6节 和 7节 中，我们介绍了卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），这是构成大多数现代计算机视觉系统骨干的强大工具。随后，在 8节 和 9节 中，我们引入了循环神经网络(recurrent neural network，RNN)，这是一种利用数据中的时间或序列 结构的模型，通常用于自然语言处理和时间序列预测。在 10节 中，我们介绍了一类新的模型，它采用 ai/ 7 https://discuss.d2l.ai/t/2086 8 目录 安装 我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并 获得动手学习经验。 安装 Miniconda 最简单的方法就是安装依赖Python 3.x的Miniconda8。如果已安装conda，则可以跳过以下步骤。访 问Miniconda网站，根据Python3

. 7 3 快速开始 8 3.1 Sequential 顺序模型指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.2 指定输入数据的尺寸 指定输入数据的尺寸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 编译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.1.4 训练 . . . . . . . . . . . . . . . VII 7.2.14 cosine_proximity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 8 评估标准 Metrics 137 8.1 评价函数的用法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .