‣ Deep learning framework containers 19.11 and later include experimental support for Singularity v3.0. PyTorch Release 23.07 PyTorch RN-08516-001_v23.07 | 7 ‣ Starting with the 22.11 PyTorch NGC ‣ Deep learning framework containers 19.11 and later include experimental support for Singularity v3.0. ‣ Starting with the 22.11 PyTorch NGC container, miniforge is removed and all Python packages are ‣ Deep learning framework containers 19.11 and later include experimental support for Singularity v3.0. ‣ Starting in 21.06, PyProf will no longer be included in the NVIDIA PyTorch container. To profile

定的迭代次数或者收敛为止。 40 4.LightGBM 样本序号 样本的特征取值 样本的一阶导 样本的二阶导 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 ?? 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0.01 0.03 0.06 0.05 0.04 0.7 0.6 0.07 ℎ? 0.2 0.04 0.05 0.02 0.08 0.02 0.03 0.03 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0 ?? 0.01 0.03 0.06 0.05 0.04 0.7 0.6 0.07 ℎ? 0.2 0.04 0.05 0.02 0.08 0.02 0.03 0.03 样本序号 样本的特征取值 样本的一阶导 样本的二阶导 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 ?? 0.1 2.1 2.5 3.0 3.0 4.0 4.5 5.0

page) 48 2. 预备知识 (continued from previous page) print(inputs) NumRooms Alley 0 3.0 Pave 1 2.0 NaN 2 4.0 NaN 3 3.0 NaN 对于inputs中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两 种类型的类别值“Pave”和“NaN” get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs) NumRooms Alley_Pave Alley_nan 0 3.0 1 0 1 2.0 0 1 2 4.0 0 1 3 3.0 0 1 2.2.3 转换为张量格式 现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。当数据采用张量格式后，可以 通过在 2 为0或1的数字。 标量由只有一个元素的张量表示。下面的代码将实例化两个标量，并执行一些熟悉的算术运算，即加法、乘 法、除法和指数。 import torch x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) x + y, x * y, x / y, x**y 37 https://discuss.d2l.ai/t/1750 50 2. 预备知识 (tensor(5

given classes. The cat and dog images are sourced from wikipedia Cat and Dog pages under CC BY-SA 3.0 license. They are authored by wikipedia users Joaquim Alves Gaspar and Losch respectively. The pigeon function in NumPy. import numpy as np # A dummy logits tensor. logits_tensor = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) # Compute e(logits) exp_tensor = np.exp(logits_tensor) # Compute Softmax probabilities_tensor # the larger the network. Keep a bound on the width though. w = min(max(width_multiplier, 0.05), 3.0) inputs = keras.Input(shape=input_shape) x = inputs # Create a regularizer to be used. reg = keras

智能调度系统中 的人工智能 三. 外卖订单智能调度系统发展历程 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 • 人力调度派单峰值为每人 800单/天 调度 系统 3.0 云端分组派单模式 A 组 B 组 • 系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短