之前参见了中国软件杯大赛，在大赛中用到了深度学习的相关算法，也训练了一些简单的模型。项目线上平台是用java编写的web应用程序，而深度学习使用的是python语言，这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法。 　　为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型，我在网 ...

1. BERT简介 Transformer架构的出现，是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型，其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名称所示 ...

JS做深度学习2——导入训练模型 改进项目 前段时间，我做了个RNN预测金融数据的毕业设计（华尔街），当时TensorFlow.js还没有发布，我不得已使用了keras对数据进行了训练，并且拟合好了不同期货的模型，因为当时毕设的网站是用node.js写的，为了可以在网站中预测，我采取的方案 ...

深度学习模型训练过程 一．数据准备 1. 基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核 2. 整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并统计各个标签的数目 2）样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多 ...

以典型的分类问题为例，来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程，一次训练是为下一步迭代做好指引。 1.数据准备 准备： 数据标注前的标签体系设定要合理 用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 标注过程要审核 整理数据集 将各个标签的数据放于 ...

使用 谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习的模型。而且最赞的是以notebook的形式提供，完全可以做到开箱即用。你可以从Google driver处打开。或者这里 默认创建的是没有GPU的，我们需要修改，点击“代码执行程序” 然后就会有GPU使用了 挂在Google云盘 ...

数据转换 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非训练数据（训练结束后的tensor）的转换： data2 = np.array(data1) 如果是训练过程中需要转换，则： data2 ...

Pytorch Keras 注意：先安装tensorflow-gpu版本，再安装ke ...