原文:Pytorch-手動實現Bert的訓練過程(簡寫版)

視頻講解 直接看這個 gt Github 導包: . 數據預處理 . 構造單詞表和映射 展示一下: . 設置超參數 .實現Dataloader . 生成data 選中語料中所有詞的 進行隨機mask 在確定要Mask掉的單詞之后: 選中的單詞,在 的概率下被用 MASK 來代替 選中的單詞,在 的概率下不做mask,用任意非標記詞代替 選中的單詞,在 的概率下不做mask,仍然保留原來真實的詞 調 ...

2020-08-25 00:46 0 1173 推薦指數:

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Pytorch-手動實現Bert訓練過程簡寫

導包: 1.數據預處理 1.1構造單詞表和映射 展示一下: 1.2設置超參數 2.實現Dataloader 2.1生成data 隨機mask語料中15%的token(在mask時,80%的單詞用[MASK]來代替,10%單詞 ...

Thu Sep 24 23:08:00 CST 2020 0 792
谷歌BERT訓練源碼解析(三):訓練過程

目錄前言源碼解析主函數自定義模型遮蔽詞預測下一句預測規范化數據集前言本部分介紹BERT訓練過程BERT模型訓練過程是在自己的TPU上進行的,這部分我沒做過研究所以不做深入探討。BERT針對兩個任務同時訓練。1.下一句預測。2.遮蔽詞識別下面介紹BERT的預訓練模型 ...

Tue Jul 30 00:59:00 CST 2019 0 1546
使用Pytorch手動訓練VGG11

在前面的博客中我們提到如何用pytorch搭建一個VGG11網絡框架; 詳見使用Pytorch搭建VGG網絡——以VGG11為例 在本博客中,我們將使用之前搭建的VGG11網絡,同時對其進行手動訓練,使我們可以更好的理解模型建立和訓練過程; 主要內容: 數據集和目錄結構 ...

Fri May 21 23:18:00 CST 2021 0 185
可視化pytorch訓練過程

一、前言 在深度學習模型訓練過程中,常常需要實時監聽並可視化一些數據,如損失值loss,正確率acc等。在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard ...

Tue Nov 10 01:06:00 CST 2020 0 2223
深度學習訓練過程中的學習率衰減策略及pytorch實現

學習率是深度學習中的一個重要超參數,選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明: # lr = 0.05 if epoch ...

Wed Mar 30 01:48:00 CST 2022 0 2065
 
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