............................................................................................ 18 Core Modules ......................................................................................... ............................................................. 55 Keras v Functional API .......................................................................................... intelligence(AI), audio & video recognition and image recognition. Artificial neural network is the core of deep learning methodologies. Deep learning is supported by various libraries such as Theano, TensorFlow

NumPy, SciPy, and Cython. Automatic differentiation is done with a tape-based system at both a functional and neural network layer level. This functionality brings a high level of flexibility and speed cuBLAS 12.1.3.1 ‣ NVIDIA cuDNN 8.9.3 ‣ NVIDIA NCCL 2.18.3 ‣ NVIDIA RAPIDS™ 23.06 ‣ Apex ‣ rdma-core 39.0 ‣ NVIDIA HPC-X 2.15 ‣ OpenMPI 4.1.4+ ‣ GDRCopy 2.3 ‣ TensorBoard 2.9.0 ‣ Nsight Compute For more information about AMP, see the Training With Mixed Precision Guide. Tensor Core Examples The tensor core examples provided in GitHub and NGC focus on achieving the best performance and convergence

dropout_rate=DROPOUT_RATE): # Initalize the core model core_args = dict(input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), include_top=False) core = apps.resnet50.ResNet50(**core_args) core.trainable = False # Setup the top Lambda(lambda x: tf.cast(x, tf.float32)), layers.Lambda(lambda x: apps.resnet.preprocess_input(x)), core, layers.Flatten(), layers.Dropout(dropout_rate), layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax') 264, 264, 3) 0 _________________________________________________________________ resnet50 (Functional) (None, 9, 9, 2048) 23587712 _________________________________________________________________

create_model(): # Initialize the core model core_args = dict(input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), include_top=False) core = apps.resnet50.ResNet50(**core_args) core.trainable = False # Create the full full model with input, preprocessing, core and softmax layers. model = tf.keras.Sequential([ layers.Input([IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3], dtype = tf.uint8), layers.Lambda(lambda x: tf.cast(x, tf.float32)) float32)), layers.Lambda(lambda x: apps.resnet.preprocess_input(x)), core, layers.Flatten(), layers.Dropout(DROPOUT_RATE), layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax') ]) adam = optimizers.Adam(learn

previous page) import torchvision from PIL import Image from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch.utils import data from torchvision import transforms 目标受众 本书面向学生（本科生或研究生）、 MF (Intel 80186) 1990 10 K （光学字符识别） 10 MB 10 MF (Intel 80486) 2000 10 M （网页） 100 MB 1 GF (Intel Core) 2010 10 G （广告） 1 GB 1 TF (Nvidia C2050) 2020 1 T （社交网络） 100 GB 1 PF (Nvidia DGX‐2) 很明显，随机存取存储 接隐藏层，然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接 输出层。 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) X = torch.rand(2

import torch # 导入 pytorch from torch import nn # 导入 pytorch 的网络层子库 from torch.nn import functional as F # 导入网络层函数子库 from torch import optim # 导入优化器 import torchvision # 导入视觉库 from mse_loss 函数返回每个样本上的误差值，最后取误差的 均值作为当前 Batch 的误差，它是一个标量，代码如下： In [41]: from torch.nn import functional as F # 导入函数库 out = torch.randn(4,10) # 随机模拟网络输出 y = torch.tensor([2,3,2,0]) # 随机构造样本真实标签 在求解神经网络的时，通过需要计算目标值与预测值的差的平方和，再计算样本上的 平均误差。首先计算目标值与预测值的差的平方和，实现如下： In [20]: from torch.nn import functional as F out = torch.randn([4,10]) # 模拟网络预测输出 y = torch.tensor([1,2,2,0]) # 模拟真实标签 预览版202112

xt: [b, word vec] ▪ ht_1/ht: [num layers, b, h dim] ▪ out = torch.stack([h1, h2,…, ht]) Functional Functional 下一课时 时间序列预测 Thank You.

原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self,): super(Net, self).__init__()

神经网络关键组件及相互关系 3. 神经网络 29  PyTorch构建网络工具 torch.nn Module Linear Conv* *norm *Aative *Loss functional nn.Sequnce nn.Modelist forward Model() Loss() torch.autograd. backward Torch.optims

ropy', optimizer='rmsprop') 关于 KERAS 网络层 117 5.13 编写你自己的 Keras 层 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是 对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。 这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请你更新）。你只需要实 撰写测试。你的代码应该有完整的单元测试覆盖。如果你想看到你的 PR 迅速合并，这是 至关重要的。 5. 在本地运行测试套件。这很简单：在 Keras 目录下，直接运行：py.test tests/。 • 您还需要安装测试包：pip install -e .[tests]。 贡献 244 6. 确保通过所有测试： • 使用 Theano 后端，Python 2.7 和 Python 3.5。确保你有 Theano 的开发版本。 你可以通过运行这个命令自动修复一些 PEP8 错误： autopep8 -i --select 例如：autopep8 -i --select E128 tests/keras/backend/test_backends.py 8. 提交时，请使用适当的描述性提交消息。 9. 更新文档。如果引入新功能，请确保包含演示新功能用法的代码片段。 10. 提交你的