先上開源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官網: https://huggingface.co ...
如果說到深度學習中訓練數據的記錄工具,最先想到應該是TensorBoard 或者TensorBoardX 。不過,相比較TensorBoard而言,Wandb更加的強大,主要體現在以下的幾個方面: 復現模型:Wandb更有利於復現模型。這是因為Wandb不僅記錄指標,還會記錄超參數和代碼版本。 自動上傳雲端:如果你把項目交給同事或者要去度假,Wandb可以讓你便捷地查看你制作的所有模型,你就不必 ...
2022-04-07 16:12 0 2739 推薦指數:
先上開源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官網: https://huggingface.co ...
簡介: BERT,全稱Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一個預訓練的語言模型,可以通過它得到文本表示,然后用於下游任務,比如文本分類,問答系統,情感分析等任務.BERT像是word2vec的加強版,同樣是預訓練得到詞 ...
2019年3月,百度正式發布NLP模型ERNIE,其在中文任務中全面超越BERT一度引發業界廣泛關注和探討。經過短短幾個月時間,百度ERNIE再升級,發布持續學習的語義理解框架ERNIE 2.0,及基於此框架的ERNIE 2.0預訓練模型。繼1.0后,ERNIE英文任務方面取得全新突破,在共計16 ...
下 4)下載vgg16預訓練好的模型和參數:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...
包括兩步: 1)Convert parameters and buffers of all modules to CUDA Tensor. 2)Send the inputs and targets at every step to the GPU. 注意:模型和數據要遷移 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...
原文:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html 原文:https://www.jianshu.com/p/84f72791806f 原文:ht ...
邏輯回歸的損失函數 線性回歸的損失函數是平方損失。邏輯回歸的損失函數是對數損失函數,定義如下: $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') ...