通過本文你將了解如何訓練一個人名、地址、組織、公司、產品、時間,共6個實體的命名實體識別模型。 訓練建議在GPU上進行,如果你沒有GPU訓練環境,或者你想要一個訓練好的模型,可以加作者微信(jiabao512859468),有任何相關技術問題,都歡迎和作者探討O(∩_∩)O ...
JS做深度學習 導入訓練模型 改進項目 前段時間,我做了個RNN預測金融數據的畢業設計 華爾街 ,當時TensorFlow.js還沒有發布,我不得已使用了keras對數據進行了訓練,並且擬合好了不同期貨的模型,因為當時畢設的網站是用node.js寫的,為了可以在網站中預測,我采取的方案是:用python進行訓練和預測,然后使用node.js運行python命令,最終在瀏覽器上可視化出來,這也算的上 ...
2018-06-02 21:50 6 1852 推薦指數:
通過本文你將了解如何訓練一個人名、地址、組織、公司、產品、時間,共6個實體的命名實體識別模型。 訓練建議在GPU上進行,如果你沒有GPU訓練環境,或者你想要一個訓練好的模型,可以加作者微信(jiabao512859468),有任何相關技術問題,都歡迎和作者探討O(∩_∩)O ...
。 上篇文章《手把手教你用深度學習做物體檢測(二):數據標注》中已經介紹了 ...
深度學習模型訓練過程 一.數據准備 1. 基本原則: 1)數據標注前的標簽體系設定要合理 2)用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3)標注過程要審核 2. 整理數據集 1)將各個標簽的數據放於不同的文件夾中,並統計各個標簽的數目 2)樣本均衡,樣本不會絕對均衡,差不多 ...
以典型的分類問題為例,來梳理模型的訓練過程。訓練的過程就是問題發現的過程,一次訓練是為下一步迭代做好指引。 1.數據准備 准備: 數據標注前的標簽體系設定要合理 用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 標注過程要審核 整理數據集 將各個標簽的數據放於 ...
使用 谷歌提供了免費的K80的GPU用於訓練深度學習的模型。而且最贊的是以notebook的形式提供,完全可以做到開箱即用。你可以從Google driver處打開。或者這里 默認創建的是沒有GPU的,我們需要修改,點擊“代碼執行程序” 然后就會有GPU使用了 掛在Google雲盤 ...
數據轉換 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非訓練數據(訓練結束后的tensor)的轉換: data2 = np.array(data1) 如果是訓練過程中需要轉換,則: data2 ...
1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名稱所示 ...
本文適合有 Java 基礎的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的《講解開源項目》 系列。這一期是由亞馬遜工程師:Keerthan Vasist,為我們講解 DJL(完全由 Java 構建的深度學習平台)系列的第 4 篇 ...