plot_model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 20.9 multi_gpu_model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 21 贡献 242 数据。 Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并 行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。 有关更多信息，请参阅 multi_gpu_model 的文档。这里是一个简单的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU GPU 上。 # 假定你的机器有 8 个可用的 GPU。 parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') # 这个 `fit` 调用将分布在 8 个 GPU 上。 # 由于 batch size

学习模型参数的最佳值。该数据集由一些为训练而收集的样本组成，称为训练数据集（training dataset，或 称为训练集（training set））。然而，在训练数据上表现良好的模型，并不一定在“新数据集”上有同样的性 能，这里的“新数据集”通常称为测试数据集（test dataset，或称为测试集（test set））。 综上所述，可用数据集通常可以分成两部分：训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模 型 将其视为二项分类问题可能没有多大意义。取而代之，我们可能想让模型描绘输入图像的内容，一只猫、一 只公鸡、一只狗，还有一头驴。 图1.3.3: 一只猫、一只公鸡、一只狗、一头驴 学习预测不相互排斥的类别的问题称为多标签分类（multi‐label classification）。举个例子，人们在技术博客 上贴的标签，比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。一篇典型的文章可 能会用5 process）。当状态不 依赖于之前的操作时，我们称该问题为上下文赌博机（contextual bandit problem）。当没有状态，只有一组 最初未知回报的可用动作时，这个问题就是经典的多臂赌博机（multi‐armed bandit problem）。 1.3. 各种机器学习问题 31 1.4 起源 为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。虽然许多深度学习方法都是最近才有重大

预览版202112 第 3 章 分类问题 2 集共 70000 张图片。其中 60000 张图片作为训练集?train(Training Set)，用来训练模型，剩 下 10000 张图片作为测试集?test(Test Set)，用来预测或者测试，训练集和测试集共同组成 了整个 MNIST 数据集。 考虑到手写数字图片包含的信息比较简单，每张图片均被缩放到28 × 28的大小，同时 stddev2)分布的张量。例如，创建均值为 1，标准差为 0.5 的正态分布： In [34]: a = torch.empty(2,3) # 创建 2 行 3 列的未初始化张量 a.normal_(mean=1,std=0.5) # 采用均值为 1，标注差为 0.5 的正态分布初始化 Out[34]: tensor([[1.6049, 1.1765, 0.6371], [1.2312, PyTorch 进阶 28 torchvision 库提供了常用的经典数据集的自动下载、管理、加载与转换功能，配合 PyTorch 的 DataLoader 类，可以方便实现多线程(Multi-threading)、数据变换 (Transformation)、随机打散(Shuffle)和批训练(Training on Batch)等常用数据处理逻辑。 对于常用的经典图片数据集，例如：

achieves a higher accuracy with the same number of labeled training examples. Data Augmentation is a set of techniques which leverage the original training data to generate more training examples without workflows. We start with data augmentation in the next section. Data Augmentation Data Augmentation is a set of dataset manipulation techniques to improve sample and label efficiencies of deep learning models cast(image, tf.uint8) return image, label train_ds = train_ds.map(dsitem_to_tuple).map(resize_image).cache() val_ds = val_ds.map(dsitem_to_tuple).map(resize_image).cache() print(train_ds.as_numpy_iterator()

A Search Space for n parameters is a n-dimensional region such that a point in such a region is a set of well-defined values for each of those parameters. The parameters can take discrete or continuous hyperparameters to differentiate them from model parameters. The performance of deep learning relies on a set of good hyperparameters. Some of the commonly tuned hyperparameters are the learning rate and the momentum model. HPO performs trials with different sets of hyperparameters using the model as a blackbox. The set which performs the best is chosen for full training. In the next section, we'll discuss various approaches

Keeping all that in mind, it is easy to see that floating-point xmin should map to 0, and xmax should map to 2b-1. How do we map the rest of the floating point values in between xmin and xmax to integer continuous values are also clamped to be in the range [xmin, xmax]. Solution: Note that we have to map all the values from [xmin, xmax] to 2b possible values (let’s call them bins). Figure 2-5 shows a visual is referred to as scale). Hence, [xmin, xmin + s) will map to the bin 0, [xmin + s, xmin + 2s) will map to bin 1, [xmin + 2s, xmin + 3s) will map to bin 2, and so on. Thus, to find which bin the given

parameter which we need to optimize and x is the (n + 1)- dimensional feature vector 1. Given a training set {x(i)}i=1,··· ,m, our goal is to find the optimal value of θ such that the objective function J(θ) In Matlab/Octave, you can load the training set using the commands x = load ( ’ ex1x . dat ’ ) ; y = load ( ’ ex1y . dat ’ ) ; This will be our training set for a supervised learning problem with n = 1, so x ∈ R2 ). If you’re using Mat- lab/Octave, run the following commands to plot your training set (and label the axes): figure % open a new f i g u r e window plot (x , y , ’ o ’ ) ; ylabel ( ’

本章目录 3 训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过 训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。 验证集（Validation Set）：也叫做开发集（ Dev Set ），用来做 模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的， 用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选； 测试集（Test Set）： 为了测试已经训练好的模型的精确度。 随机旋转 transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化 ]) # 加载图像数据 img = Image.open('image.jpg').convert('RGB') # 对图像进行数据增强

model in this fine-tuning stage is not being used for learning rudimentary features, but rather how to map the high-level representations it learned in the pretraining stage to solving our new task. Thus, the model will work on. train_ds = batched_train.map( lambda x: (preprocessor(x['description']), tf.expand_dims(x['label'], axis=-1))) test_ds = batched_test.map( lambda x: (preprocessor(x['description']) get_weights() weights = [np.random.permutation(w.flat).reshape(w.shape) for w in weights] model.set_weights(weights) Next up, we will define our model that uses the pre-trained BERT as an encoder. Notice

2]) ▪ Torch.IntTensr(d1, d2, d3) uninitialized set default type rand/rand_like, randint ▪ [0, 1] ▪ [min, max) ▪ *_like randn ▪ N(0, 1) ▪ N(u, std) full arange/range linspace/logspace Ones/zeros/eye