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 from NVIDIA Volta™ tensor cores by convolutions in the bottleneck block for 3x3 grouped convolutions. This model script is available on GitHub. ‣ SE-ResNext model: This ResNeXt101-32x4d model has an added Squeeze-and- Excitation (SE) module that was introduced in the Squeeze-and-Excitation Networks paper. This model script is available on GitHub. ‣ TransformerXL model: This transformer-based language model has a segment-level recurrence and

TensorFlow �����20181219� https://github.com/tensorflow/tensorflow/ TensorFlow �����20190304� https://github.com/tensorflow/tensorflow/ TensorFlow ���� https://github.com/tensorflow/tensorflow/tags TensorFlow ���� https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases TensorFlow ���� https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases TensorFlow ���� https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1 Data Mining. ACM, 2017. TFX - �� TensorFlow ���������� https://github.com/tensorflow/tfx TFX - �� TensorFlow ���������� https://github.com/tensorflow/tfx �//�.�����/��������/��.�-�������/��������/���

EasyRec: https://github.com/alibaba/EasyRec 4. 推荐解决方案: https://help.aliyun.com/document_detail/161927.html 5. EasyCV:https://github.com/alibaba/EasyCV 6. EasyNLP: https://github.com/alibaba/EasyNLP com/alibaba/EasyNLP 7. AliGraph: https://github.com/alibaba/graph-learn 8. DSW: https://help.aliyun.com/document_detail/194831.html 9. DLC: https://help.aliyun.com/document_detail/165124.html 10. EAS: https://help https://github.com/alibaba/Alink 14. Whale: https://help.aliyun.com/document_detail/428527.html 15. RapidFormer: https://help.aliyun.com/document_detail/406377.html 16. HybridBackend: https://github.com

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 Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们！ 快速开始 1 Qwen -U 1.1.2 Conda 安装 conda install conda-forge::transformers 1.1.3 从源码安装 pip install git+https://github.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 的用途在于运行 GGUF（由 GPT 生成的统一格式）模型。欲了解更多详情，请参阅官方 GitHub 仓库。以下我们将演示如何 使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.4.1 准备 这个示例适用于 Linux 或 MacOS 系统。第一步操作是：“克隆仓库并进入该目录： git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 然后运行

e.com/generative-adversarial-networks-explained- 34472718707a How to train? https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html Done! https://medium.com/syncedreview/biggan-a-new https://reiinakano.github.io/gan-playground/ ▪ https://affinelayer.com/pixsrv/ ▪ https://www.youtube.com/watch?v=9reHvktowLY&feature=youtu.be ▪ https://github.com/ajbrock/Neural-Photo-Editor ▪ https://github.com Divergence V.S. JS Divergence Q2. Where will G go (after D*) ??? ?? ∥ ?? ≥ 0 ?? = ?? A~Z GAN https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo/blob/master/cumulative_gans.jpg DCGAN https://blog.openai.com/generative-models/

Keras-Team 前 言 整理 Keras: 基于 Python 的深度学习库 PDF 版的主要原因在于学习 Keras 深度学习库时方 便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 when learning the Keras Deep Learning Library. For the latest PDF version, please visit https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh. Thanks for the Chinese translation work done by keras-team, this document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 21 贡献 242 21.1 关于 Github Issues 和 Pull Requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.2 漏洞报告 . . .

training) • PyTorchViz (visualise computation graph) https://github.com/lanpa/tensorboardX/ Visualization (continued) • PyTorchViz https://github.com/szagoruyko/pytorchviz References • Important References: https://github.com/pytorch/pytorch • Good Blogs: (with examples and code) • https://lelon.io/blog/2018/02/08/pytorch-with-baby-steps • https://www.tutorialspoint.com/pytorch/index.htm • https://github.co

习框架（例如，如何对TensorFlow中 的矩阵进行基本的数值计算)或实现特定技术的代码示例（例如，LeNet、AlexNet、ResNet的代码片段），这 些代码示例分散在各种博客帖子和GitHub库中。但是，这些示例通常关注如何实现给定的方法，但忽略了为 什么做出某些算法决策的讨论。虽然一些互动资源已经零星地出现以解决特定主题。例如，在网站Distill1上 发布的引人入胜的博客帖子 纸质书访问，作为可下 载的PDF访问，也可以作为网站在互联网上访问。目前还没有完全适合这些需求的工具和工作流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之 orch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, brettkoonce, Chaitanya Prakash Bapat, cryptonaut

核心图像库旨在快速访问以几种基本像素格式存储的数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha GraphViz：将图形渲染为PDF，PNG，SVG等格式文件，需独立安装。 https://github.com/lepture/captcha flask flask 是一个基于 Werkzeug 和 jinja2 开发的 Python Web 应用程序框架，遵从 BSD 开源协 议。它以一种简约的方式实现了框架核心，又保留了扩展性。 https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集

few-shot learning with a large language model. One of the prominent deployment of such models is the GitHub’s Copilot software9 where GPT-3 is used for auto-completing code snippets with an IDE. End-users doi:10.18653/v1/2021.emnlp-main.831. 10 OpenAI GPT-3 API https://openai.com/api/ 9 GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot import tensorflow_datasets as tfds with tf.device('/job:localhost'): Training GPT Models." arXiv, 13 Aug. 2021, doi:10.48550/arXiv.2108.06084. 20 Fast.AI Course: https://github.com/fastai/fastbook/blob/780b76bef3127ce5b64f8230fce60e915a7e0735/07_sizing_and _tta.ipynb Figure