Transformers:不容错过的精彩大片


    今年去电影院N多次了,每次回来都要仔细想一下应该用一句什么话做评价最恰当。对于万众期待的Transformers,“精彩”二字最恰当不过。并不能说它是一部完美的电影,但起码它是一部很精彩的电影。
    在国外的各个Blog上,Transformers和iPhone一样流行,评价大都很高。Transformers和以往那些高分电影不同,它不是靠剧情和悬念取胜,整部电影的成功完全依赖于精彩的动作+特效+CG动画。从Matrix第二部开始,几乎每个大片发布前都会说一句“片中的特效是今后若干年无法超越的”之类的话,而事实上Transformers的效果显然可以媲美之前任何一部电影。为此,劝大家一定要去电影院体验才行,反正也不贵,我今天上午去的时候人很少,一张票只需要25元钱。整天闷在家里的网虫们也别下载枪版的看,乖乖地等着出DVD一饱眼福吧。不要下rmvb压制的,Transformers不应该受这样的待遇。你应该搞个avi外挂双语字幕,720线甚至1080线的接高清数字电视,旁边还得放上一圈音响才行。只可惜Transformers好像没有搬上IMAX的萤幕。重新装修过的沙坪坝电影院和原来一样破,竟然没有原版电影。作为一个完美主义者,我不得不选择一车坐到解放碑去看,反正可以顺便看一下解放碑的MM。
    大家都知道我是一个很在乎电影剧情的人。不得不提到Transformers的剧情并不出彩,情节比较平淡,悬念的潜伏期都不长,属于那种儿童化的剧情。影片竭力描绘人与Autobot并肩作战的感人场景,因此有不少原本可以扩大加强的冲突都被淡化了。另外值得一提的是,影片收尾出人意料地仓促,不知道是不是有几段被和谐了。有人告诉我,电影不像小说,评价一个电影不能只看转折和twist。现在想来的确很有道理。只要电影剧情张弛有度,不像xXx那样没有任何意义地铺展动作场面,单纯的动作冒险类电影也能留给人很深的印象。变形金属生物首次亮相,以及令人震撼的视听效果,足以让Transformers成为电影史上不朽的经典。它确实是我今年在电影院看到的最好的片子。
    从电影院出来时发生了一件很恐怖的事,我竟然看到了一个样子很熟悉的黄色轿车开过。回来时看到公路上的汽车有一种说不出来的感觉。再次拿起手机和iPod时我会想到很多。整天坐在显示屏前面的Geek们可能也会觉得自己不再孤独。奇怪了,我的笔记本上怎么多了一个摄像头……等等,这是个什么按钮……啊…啊………

做人要厚道
转贴请注明出处

### Transformers框架简介 Transformers 是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的神经网络架构,最初由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出。该模型的核心在于自注意力机制(Self-Attention),它允许模型并行处理输入序列中的所有位置,并捕获全局依赖关系[^1]。 Hugging Face 提供了一个名为 `transformers` 的 Python 库,封装了许多预训练的语言模型(如 BERT、GPT 和 T5)。通过这个库,开发者可以轻松加载这些模型并应用于各种自然语言处理任务,例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。 --- ### 使用 Hugging Face 的 transformers 库进行文本分类 以下是使用预训练的 BERT 模型执行文本分类任务的代码示例: ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch # 加载预训练的 tokenizer 和 model tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') # 输入文本 text = "This movie was absolutely fantastic!" # 将文本编码为 token IDs inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) # 获取 logits 输出 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() print(f"Predicted class ID: {predicted_class_id}") ``` 上述代码展示了如何利用 Hugging Face 的 `BertForSequenceClassification` 类完成简单的文本分类任务。其中,`tokenizer` 负责将原始文本转换为模型可接受的形式,而 `model` 则负责预测类别标签。 --- ### 使用 PyTorch 部署 Transformer 模型 为了在生产环境中高效部署 Transformer 模型,可以借助 PyTorch 的 TorchScript 功能将其转化为优化后的格式。随后,可以通过工具如 TorchServe 来管理和服务化模型实例[^2]。 以下是一个简单示例,展示如何将 Transformer 模型导出为 TorchScript 格式: ```python import torch from transformers import BertModel # 加载预训练的 BERT 模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased').eval() example_input = torch.randint(0, 30000, (1, 128)) # 假设最大长度为 128 # 导出为 TorchScript 格式的模型 traced_model = torch.jit.trace(model, example_input) torch.jit.save(traced_model, 'bert_traced.pt') ``` 此脚本会生成一个名为 `bert_traced.pt` 的文件,表示已编译好的 BERT 模型。这种形式适合用于高性能推理场景下的服务端应用开发。 --- ### 总结 Transformers 架构及其对应的实现库极大地简化了现代 NLP 技术的应用流程。无论是科研还是工业界项目,都可以快速上手并取得良好效果。与此同时,在实际部署过程中结合像 TorchScript 这样的技术手段,则能够进一步提升运行效率与稳定性。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值