大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。

GoogLeNet是谷歌在2014年提出的一种CNN深度学习方法，它赢得了2014年ILSVRC的冠军，其错误率要低于当时的VGGNet。与之前的深度学习网络思路不同，之前的CNN网络的主要目标还是加深网络的深度，而GoogLeNet则提出了一种新的结构，称之为inception。GoogLeNet利用inception结构组成了一个22层的巨大的网络，但是其参数却比之前的如AlexNet网络低很多。是一种非常优秀的CNN结构。

VGGNet（Visual Geometry Group）是2014年又一个经典的卷积神经网络。VGGNet最主要的目标是试图回答“如何设计网络结构”的问题。随着AlexNet提出，很多人开始利用卷积神经网络来解决图像识别的问题。一般的做法都是重复几层卷积网络，每个卷积网络之后接一些池化层，最后再加上几个全连接层。而VGGNet的提出，给这些结构设计带来了一些标准参考。

1998年，LeCun提出了LeNet-5网络用来解决手写识别的问题。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”，足以见到这篇论文的重要性。在此之前，LeCun最早在1989年提出了LeNet-1，并在接下来的几年中继续探索，陆续提出了LeNet-4、Boosted LeNet-4等。本篇博客将详解LeCun的这篇论文，并不是完全翻译，而是总结每一部分的精华内容。

深度学习本质上是表示学习，它通过多层非线性神经网络模型从底层特征中学习出对具体任务而言更有效的高级抽象特征。针对一个具体的任务，我们往往会遇到这种情况：需要用一个模型学习出特征表示，然后将学习出的特征表示作为另一个模型的输入。这就要求我们会获取模型中间层的输出，下面以具体代码形式介绍两种具体方法。

中文停用词表和英文停用词表

端到端（end-to-end）学习

模型中的参数和超参数

Keras框架下的保存模型和加载模型

Keras中predict()方法和predict_classes()方法的区别

Sequence-to-Sequence model

TensorFlow基本概念

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数

pandas的使用

Microsoft Visual C++ 14.0 is required