百度飞桨paddlepaddle复现顶会论文的收获

参加百度在B站举办的顶会论文复现营,通过直播和微信群交流,使用AISTUDIO平台和TeslaV100算力,学习了GAN、视频分类等AI项目,深入理解了十篇论文的原理和源代码。活动促进了Pytorch框架的学习,同时尝试将代码从Pytorch迁移到国产框架paddlepaddle。

        前些天参加了百度在B站上发布的顶会论文复现营,通过几天的学习,学到了不少知识。下面把一些经验分享出来。复现营是在bilibili直播的,通过微信群交流。百度提供了AI STUDIO平台和Tesla V100算力。每天的直播,班主任小姐姐大略介绍当天的学习内容,回答一些问题。然后由中科院和百度的大佬教学。
        复现营前几天是打基础,介绍了几个和论文相关的AI项目。如GAN和视频分类等,一方面练练手,再就是熟悉论文这两个方向的内容。8月2日进入第二阶段:精读论文。几位老师详细介绍了十篇论文的原理思想、创新点和源代码。懂得原理非常关键,因为只有理解原理,才能掌握论文的精髓,将来才能用到实际项目中,而且对理解源代码非常有帮助。不同论文创新点也不同,有的大幅提高了实验结果看,有的突破了传统方法。有时看到的创意令人拍案叫绝,不得不服。论文都是英文的,没有老师们的介绍,自己读懂根本不可能。
        几乎所有论文都是用的Pytorch框架,看来Pytorch框架已经占了学术的绝大部分,不学Pytorch是不行了。tensorflow更多用在业界。因为复现营是百度主导的,所以我们要把Pytorch框架改成paddlepaddle框架。总要学些国产框架,算是给我们的AI贡献一份力量吧。

### 如何复现 NLP 论文 #### 复现所需的核心要素 为了成功复现一篇 NLP 论文,通常需要关注以下几个方面: 1. **获取源代码** 如果目标论文提供了官方实现的源代码,则优先使用这些代码。根据研究显示,在 AI 领域中约有 20.5% 的论文附带了源代码[^2]。可以通过 Papers With Code 平台检索对应论文的代码链接。 2. **准备数据集** 很多 NLP 论文依赖于公开的数据集(如 GLUE、SQuAD 或 CoNLL)。如果论文未提供具体数据处理方式,需仔细阅读其描述部分以理解如何预处理原始数据。某些情况下可能还需要爬取额外的网络资源来补充训练样本[^1]。 3. **配置实验环境** 明确指定使用的编程语言版本以及主要库/框架的具体版本号是非常重要的一步。例如 TensorFlow, PyTorch 等深度学习框架的不同版本可能会导致模型行为差异显著。因此建议按照作者给出的要求搭建一致性的开发平台。 4. **调整超参数与优化策略** 超参数的选择往往直接影响最终效果的好坏程度。这包括但不限于学习率、批量大小(batch size)、epoch 数量等等。有时即使遵循原文献中的设定也可能无法完全重现结果,这时就需要尝试微调各项参数直至接近原作表现为止。 5. **验证评估指标一致性** 最后一点是要确保采用相同的评价标准来进行性能对比测试。比如对于分类任务来说F1-score可能是更合适的衡量工具而不是单纯的accuracy;而对于序列标注类问题则应该考虑token-level accuracy或者span-based F-measure等更加细致入微的标准。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def preprocess_data(texts): inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt") return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'] # Example usage of the model with dummy input dummy_input_text = ["This is an example sentence.", "Another one here."] input_ids, attention_masks = preprocess_data(dummy_input_text) with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks) logits = outputs.logits print(logits) ``` 以上是一个简单的例子展示如何加载BERT模型并对输入文本进行编码操作以便后续进一步处理分析。 #### 常见挑战及解决方案 尽管有了上述指导原则,但在实际过程中仍可能存在一些障碍影响顺利进展: - 当前很多前沿技术都基于大规模预训练模型之上构建而成,而这类大型模型本身计算成本高昂难以本地部署运行; - 不同实验室之间硬件条件差距悬殊也造成再现难度增加;另外还有可能出现因时间推移而导致软件包更新破坏原有兼容性等问题存在。 针对这些问题可以采取如下措施应对: - 利用云计算服务提供商所提供的GPU实例按需付费模式降低初期投入门槛; - 积极参与开源社区贡献交流共同维护项目长期稳定性.
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