Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras: The Python Deep Learning library* Author: Keras-Team Contributor: 万 震 (WAN Zhen) � wanzhenchn � wanzhen@cqu.edu.cn 2018 年 12 月 24 日 *Copyright © 2018 by Keras-Team 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 purposes. Otherwise, the contributor is not responsible for the consequences. 目录 I 目录 1 Keras: 基于 Python 的深度学习库 1 1.1 你恰好发现了 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图 PyTorch 是支持动态图的，可以在进行运算的同时进行 TensorFlow 是支持静态图的，需要在计算之前，先进行搭 建（ TensorFlow 2.X引入了动态图 ） 21 4.静态图与动态图 TensorFlow:先搭建所有的计 算图之后，再把数据输入进去 PyTorch:动态图的搭建是根据 每一步的计算搭建的 创建图 运行每次迭代 [?] = ?[?] + ?[?][?] ∗ ?[?] 。现在就有了 ? 和 ? 的两层循环，这就是非向量化。 向量化方式就可以用? = ??. ???(?, ?)， 25 4.向量化-Python广播 26 参考文献 1. IAN GOODFELLOW等，《深度学习》，人民邮电出版社，2017 2. Andrew Ng，http://www.deeplearning.ai 27

PyTorch is a GPU-accelerated tensor computational framework with a Python front end. Functionality can be easily extended with common Python libraries such as NumPy, SciPy, and Cython. Automatic differentiation in the default Python environment (/usr/local/lib/ python3.10/dist-packages/torch) in the container image. The container also includes the following: ‣ Ubuntu 22.04 including Python 3.10 ‣ NVIDIA CUDA® TensorRT integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm

Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在 torch 的前面加上 Py 之后的 Pytorch。由于 Pytorch 吸 取了之前一些深度学习框架优点，开发难度大大降低、很容易 构

黄海广 副教授 2 目录 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 3 1. 机器学习概述 01 认识Python 01 机器学习概述 02 机器学习的类型 03 机器学习的背景知识 04 机器学习的开发流程 4 机器学习与人工智能、深度学习的关系 人工智能：机器展现的人类智能 ?) = ???(?1, ?) + ???(?2, ?) 50 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 51 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda https://www.anaconda anaconda.com/distribution/ 通常选3.7版本，64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 52 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088

?) = ???(?1, ?) + ???(?2, ?) 51 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 52 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda https://www.anaconda anaconda.com/distribution/ 通常选64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 53 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 中文或空格 的目录，这样在之后的使用过程 中减少一些莫名的错误。 Python 的环境的安装 55 Python 的主要数据类型 ⚫字符串 ⚫整数与浮点数

Keras ii About the Tutorial Keras is an open source deep learning framework for python. It has been developed by an artificial intelligence researcher at Google named Francois Chollet framework. In addition to this, it will be very helpful, if the readers have a sound knowledge of Python and Machine Learning. Copyright & Disclaimer  Copyright 2019 by Tutorials Point (I) Pvt. ................................................................... 3 Keras Installation Using Python ................................................................................................

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 Qwen1.5 的使用，并提供了如下示例：Hugging Face Transformers API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install vllm 运行以下代码以构建 vllm 服务。此处我们以 Qwen1.5-7B-Chat 为例： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 然后，您可以使用 create chat interface "content": "Tell me something about large language models."} ], }' 或者您可以按照下面所示的方式，使用 openai Python 包中的 Python 客户端： from openai import OpenAI # Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server

(Language-independent representation) TensorFlow ������ ������������ ���Tensor���� TensorFlow �� � ���� Python �� 0 �� scalar = 1 1 �� vector = [1, 2, 3] 2 ������� matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] Adadelta tensorflow/python/training/adadelta.py Adagrad tensorflow/python/training/adagrad.py Adagrad Dual Averaging tensorflow/python/training/adagrad_da.py Adam tensorflow/python/training/adam.py Ftrl Ftrl tensorflow/python/training/ftrl.py Gradient Descent tensorflow/python/training/gradient_descent.py Momentum tensorflow/python/training/momentum.py Proximal Adagrad tensorflow/python/training/proximal_adagrad

request a class account. • Miniconda is highly recommended, because: • It lets you manage your own Python installation • It installs locally; no admin privileges required • It’s lightweight and fits within second is hostname Jupyter Notebook VS Code • Install the Python extension. • ???????????? Install the Remote Development extension. • Python files can be run like Jupyter notebooks by delimiting cells/sections cells/sections with #%% • Debugging PyTorch code is just like debugging any other Python code: see Piazza @108 for info. Also try Jupyter Lab! Why talk about libraries? • Advantage of various deep