Python NumPy深度学习|深度学习基础教程

发表时间:2020-02-18

深度学习基础教程

本章由9篇文档组成,它们按照简单到难的顺序排列,将指导您如何使用 NumPy PaddlePaddle 完成基础的深度学习任务。

本章文档涉及大量了深度学习基础知识,也介绍了如何使用 NumPy PaddlePaddle 实现这些内容,请参阅以下说明了解如何使用:

内容简介

您现在在看的这本书是一本“交互式”电子书 —— 每一章都可以运行在一个Jupyter Notebook里。

  • 线性回归
  • 数字识别
  • 图像分类
  • 词向量
  • 个性化推荐
  • 情感分析
  • 语义角色标注
  • 机器翻译
  • 生成对抗网络

我们把 NumPy 、Jupyter、PaddlePaddle、以及各种被依赖的软件都打包进一个Docker image了。 所以您不需要自己来安装各种软件,只需要安装Docker即可。 对于各种Linux发行版,请参考 https://www.docker.com 。如果您使用 Windows 或者 Mac , 可以考虑 给Docker更多内存和CPU资源

使用方法

本书默认使用CPU训练,若是要使用GPU训练,使用步骤会稍有变化,请参考下文“使用GPU训练”

使用CPU训练

只需要在命令行窗口里运行:

$ docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book

即可从DockerHub.com下载和运行本书的Docker image。阅读和在线编辑本书请在浏览器里访问 http://localhost:8888

如果您访问 DockerHub.com 很慢,可以试试我们的另一个镜像 docker.paddlepaddlehub.com:

$ docker run -d -p 8888:8888 docker.paddlepaddlehub.com/book

使用GPU训练

为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行,我们推荐使用 nvidia-docker 来运行镜像。请先安装nvidia-docker,之后请运行:

$ nvidia-docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book:latest-gpu

或者使用国内的镜像请运行:

$ nvidia-docker run -d -p 8888:8888 docker.paddlepaddlehub.com/book:latest-gpu

还需要将以下代码

use_cuda = False

改成:

use_cuda = True

贡献新章节

您要是能贡献新的章节那就太好了!请发 Pull Requests 把您写的章节加入到 pending 下面的一个子目录里。当这一章稳定下来,我们一起把您的目录挪到根目录。

为了写作、运行、调试,您需要安装Python 2.x和Go >1.5, 并可以用 脚本程序 来生成新的Docker image。

Please Note: We also provide English Readme for PaddlePaddle book

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