一文学会Pytorch版本BERT使用

最新推荐文章于 2024-07-27 11:49:33 发布
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【Pytorch基础教程36】基于Ernie预训练模型和Bert的新闻分类
发现问题，并解决问题，批判性思维
02-05 2501
大模型的痛点： - 仅考虑单一粒度语义建模，缺乏多粒度知识引入，语义理解能力受限； - 受限于 Transformer 结构的建模长度瓶颈，无法处理超长文本； - 聚焦语言等单一模态，缺乏工业真实应用场景针对多个模态如语言、视觉、听觉信息的联合建模能力。 Ernie 2.0是百度在Ernie 1.0基础之上的第二代预训练结构。 模型结构与Ernie 1.0还有 Bert保持一致，12层的transformer的encoder层。- 受Bert mask策略的启发，提出一种新的语言表示模型，称为ERNIE(
一文详解Apex的安装和使用教程（一款基于 PyTorch 的混合精度训练加速神器）
Tiger数学之家的博客
09-11 8万+
Apex的安装和使用教程（一款基于 PyTorch 的混合精度训练加速神器）
pytorch bert文本分类_一起读Bert文本分类代码 (pytorch篇 三）
weixin_39888268的博客
12-07 539
Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。huggingface/pytorch-pretrained-BERT​github...
Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）
ASS-ASH的博客
11-02 4万+
BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer，是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型。BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞.
Bert（Pytorch）预训练模型的使用，一看就会
qq_40887846的博客
06-07 1万+
bert预训练模型使用方法
基于pytorch的bert使用方法
m0_37347812的博客
04-02 846
参考：Bert提取句子特征（pytorch_transformers）
bert pytorch源码_一文学会Pytorch版本BERT使用
weixin_39524147的博客
12-21 351
一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：https://blog.youkuaiyun.com/ccbrid/article/details/88732857随着B...
pytorch微调bert_一文看懂如何将BERT提炼成小型的回归模型进行部署应用
weixin_39663970的博客
11-23 1079
BERT是很好的模型，但是它的参数太大，网络结构太复杂。在很多没有GPU的环境下都无法部署。本文讲的是如何利用BERT构造更好的小的逻辑回归模型来代替原始BERT模型，可以放入生产环境中，以节约资源。本文原文发表在Medium上，这是翻译。原文可参考末尾引用。BERT太棒了，无处不在。看起来任何NLP任务都可以从利用BERT中受益。作者表明情况确实如此，根据我的经验，它就像魔术一样。它易于使用，可...
一文读懂BERT(原理篇)
热门推荐
程序猿废柴的博客
04-19 31万+
一文读懂BERT（从原理到实践） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...
pytorch bert预训练（调用transformer）
qq_37357873的博客
12-30 1891
文章目录1-遮蔽语言模型、句子预测任务、问答任务1.遮蔽语言模型[2-三种类 BertTokenizer、BertModel、BertForMaskedLM](https://blog.youkuaiyun.com/ccbrid/article/details/88732857)3. bert output的源码解释 Bert 详解-非简体(排版好看) bert相关资源整理-原理篇 1-遮蔽语言模型、句子预测任务、问答任务 1.遮蔽语言模型 model_name = 'bert-base-chinese'
一文详解Pytorch中的优化器Optimizer
hottie_xiaomiao的博客
04-24 6119
一文详解Pytorch中的优化器Optimizer。
pytorch实现bert_精细调整bert和roberta以在pytorch中实现高精度文本分类
weixin_26750481的博客
08-27 3147
pytorch实现bertAs of the time of writing this piece, state-of-the-art results on NLP and NLU tasks are obtained with Transformer models. There is a trend of performance improvement as models become deep...
bert pytorch 序列标注_手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）...
weixin_39694264的博客
12-18 1935
简介Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库，实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型，支持TensorFlow和PyTorch。本文介对这个库进行部分代码解读，目前文章只针对Bert，其他模型看心情。手把手教你用PyTorch-Transformers是我记录和分享自己使用 Transformers 的经验和想法，因为个人时间原因不能面面俱到，有时...
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
2401_85325519的博客
07-27 1820
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应用场景。每个部分都提供了详细的Python和PyTorch代码示例，以助于更好地理解和应用这些概念。
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
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