1.paddle掌握（一）paddle安装和入门
2.Keras 中的 Adam 优化器（Optimizer）算法+源码研究
3.手写数字识别训练
4.CANN训练营笔记Atlas 200I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理
5.Pytorch笔记(十四:继承nn.Module定义MLP,GPU加速&Visdom)(1.1版本)

paddle掌握（一）paddle安装和入门

       首先，我们从安装PaddlePaddle开始。官方推荐有深度学习开发经验且注重源代码和安全性的开发者使用，确保你的本地环境已安装CUDA和Anaconda。为了安装CUDA，你需要:

       1. 下载CUDA .7，在线社交直播源码可以从CUDA Toolkit Archive获取。

       2. 打开命令窗口，通过win+R运行管理器，输入`cmd`。

       3. 通过命令行查看CUDA版本。

       安装PaddlePaddle后，我们来实现一个经典的深度学习入门项目——MNIST手写字符识别，这就像软件开发的“hello world”项目。LeNet模型将用于对MNIST数据集进行图像分类。MNIST数据集包含,个训练样本和,个测试样本，数据预处理已标准化，每张是x像素，值在0到1之间。网游php源码获取数据集地址：yann.lecun.com/exdb/mnist。

       利用PaddlePaddle的`paddle.vision.datasets.MNIST`，我们可以加载数据并查看训练集中的一条数据，如`train_data0`的标签为[5]。

       接着，我们构建LeNet模型，使用`paddle.nn`中的函数如`Conv2D`、`MaxPool2D`和`Linear`。以下是模型构建的输出。

       模型训练和预测可以通过高层API实现，如`Model.fit`进行训练，`Model.evaluate`进行预测。基础API下，你需要构建训练数据加载器，定义训练函数，设置损失函数，按批处理数据，进行训练，天气通源码并在训练后用测试数据验证模型效果。

Keras 中的 Adam 优化器（Optimizer）算法+源码研究

       在深度学习训练中，Adam优化器是一个不可或缺的组件。它作为模型学习的指导教练，通过调整权值以最小化代价函数。在Keras中，Adam的使用如keras/examples/mnist_acgan.py所示，特别是在生成对抗网络（GAN）的实现中。其核心参数如学习率（lr）和动量参数（beta_1和beta_2）在代码中明确设置，参考文献1提供了常用数值。

       优化器的本质是帮助模型沿着梯度下降的方向调整权值，Adam凭借其简单、高效和低内存消耗的特点，特别适合非平稳目标函数。它的更新规则涉及到一阶（偏斜）和二阶矩估计，以及一个很小的数值（epsilon）以避免除以零的情况。在Keras源码中，Adam类的校园跳蚤 源码实现展示了这些细节，包括学习率的动态调整以及权值更新的计算过程。

       Adam算法的一个变种，Adamax，通过替换二阶矩估计为无穷阶矩，提供了额外的优化选项。对于想要深入了解的人，可以参考文献2进行进一步研究。通过理解这些优化算法，我们能更好地掌握深度学习模型的训练过程，从而提升模型性能。

手写数字识别训练

       在《模式识别与图像分析》课程的二次作业中，我运用PyTorch框架构建了一个手写数字识别网络，以经典MNIST数据集作为训练和测试对象。MNIST，作为机器学习领域常用的数据集，包含约7万张x像素的手写数字，每个数字对应一个one-hot标签，用于评估算法的java免费源码识别能力。其数据处理方式是将转换为维的一维向量，输入到神经网络中。

       神经网络的构建基于输入向量逐步通过多层节点，其中每个节点通过前一层的权重计算得出。最后一层为个节点的输出层，通过softmax函数将概率分配给每个数字。训练过程的目标是寻找合适的网络参数，以最大化识别准确率。具体步骤包括安装所需库，定义Net类，导入数据，评估识别正确率，以及在主函数中进行训练和测试。

       在训练过程中，我们从测试集中逐批获取数据，通过网络预测结果后与实际标签对比，累加正确预测的数量，从而得到预测准确率。最终的训练结果显示了模型的识别性能，包括预测准确率和测试结果。源代码的详细内容展示了这一全过程。

CANN训练营笔记Atlas I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理

       在本次CANN训练营中，我们对华为Atals I DK A2开发板进行了详细的探索，该板子配备有4GB内存和Ascend B4 NPU，运行的是CANN 7.0环境。

       首先，为了顺利进行开发，我们需要下载预编译的torch_npu，并安装PyTorch 2.1.0和torchvision 0..0。接着，配置环境变量，确保系统可以识别所需的库和文件。Ubuntu系统和欧拉系统下的安装步骤有所不同，例如，需要将opencv的头文件链接到系统默认路径。

       对于ACLLite库，我们采取源码安装方式，确保动态库的识别，并在LD.so.conf.d下添加ffmpeg.conf配置。同时，设置ffmpeg的安装路径和环境变量。接着，克隆ACLLite代码仓库并安装必要的依赖。

       进入模型训练阶段，我们调整环境变量来减少算子编译时的内存占用，然后运行训练脚本来启动训练过程。在训练结束后，我们生成了mnist.pt模型，并将其转换为mnist.onnx模型，以便进行在线推理。

       在线推理阶段，我们使用训练得到的模型对测试进行识别。测试展示了一次实际的推理过程，其结果直观地展示了模型的性能。

       对于离线推理，我们从PyTorch框架导入ResNet模型，并转换为升腾AI处理器能识别的格式。提供了下载模型和转换命令，只需简单拷贝执行。将在线推理的mnist.onnx模型复制到model目录后，我们配置AIPP，进行模型转换，然后编译样例源码并运行，得到最终的推理结果。

Pytorch笔记(十四:继承nn.Module定义MLP,GPU加速&Visdom)(1.1版本)

       PyTorch笔记（十四：深度学习实践与优化）

       1. 模块化网络构建

       在上一节中，我们手动构建了用于MNIST分类的简单网络，网络参数需自行管理。在深度学习框架中，推荐使用nn.Module继承来构建网络，这样可以隐藏参数细节，自动处理初始化问题，使网络设计更加简洁。

       2. ReLU与F.relu的区分

       PyTorch提供了两种API风格：nn.ReLU作为类，位于torch.nn模块，以大写字母开头；F.relu作为函数，存于torch.nn.functional模块，全小写字母。理解这两种形式的区别有助于高效使用库功能。

       3. GPU加速

       通过torch.device()函数选择GPU设备，然后在定义的网络或Tensor后面添加.to(device)即可实现数据在GPU上的运行。例如，训练和损失计算时，确保数据在GPU上进行。

       4. Visdom可视化

       与tensorboardX相比，Visdom在可视化上更直观，尤其对图像数据支持直接使用Tensor。安装Visdom可通过pip install或从源码编译。运行visdom.server进行测试，以便实时监控训练和测试过程。

       5. 训练过程可视化

       在自定义网络代码中加入Visdom的可视化，导入Visdom库并在训练过程中实时绘制训练曲线和验证结果，通过设置窗口和更新模式动态展示数据变化。

       6. 正则化技术

       正则化如L2或L1，用于防止过拟合。在训练时，L2正则化通过设置optimizer的weight_decay参数实现，而L1正则化需在loss计算前手动添加。注意，L1正则化可能需要更小的系数以避免under-fitting。