最近，专注于自然语言处理（NLP）的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新，从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
参考链接： 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
相信前段时间大家都被各种XLNet的解读、解析轰炸了吧。好容易熬过了学会了，到网上一搜，诶！官方没有公布中文预训练模型，其他大佬都还没动静，散了散了，追ALBERT的热点去了。
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇：一文上手最新TensorFlow2.0系列（二）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：
TensorFlow 2.0 安装指南：https://www.tensorflow.org/install
《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】：
在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块：
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
PT-BERT 项目地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理，有兴趣的读者可以去看在[arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805)上的原文。本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow2.0 Alpha版正式发布，2.0版相比之前的1.x（1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本）版做了很大的改进，在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升，对于初次接触TensorFlow的读者来说，建议直接从2.0版开始使用。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) print(a+b)
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括：
本文介绍的两个 BERT 实现项目分别基于 TensorFlow 和 Keras，其中基于 TensorFlow 的项目会使用中等数据集与其它技巧降低计算力，并发现使用 TextCNN 代替 Transformer 主干网络，且保留 BERT 预训练任务也能得到非常好的效果。而基于 Keras 的项目尝试使用预训练的 OpenAI Transformer 作为初始化权重，并以较小的计算力重新训练 BERT 预训练模型，再将该预训练的 BERT 应用到不同任务。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
斯坦福的研究，从LLaMA 7B模型在52k的instruction-following demonstrations上微调得到的模型，AIpaca 7B. 主打就是一个低成本，小于600刀。据说和text-davinci-003具有相类似的性能，也就是我们所说的GPT-3.5。
TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
「重要」 ：要运行示例的最新版本，你必须从源代码安装并为示例安装一些特定要求。在新的虚拟环境中执行以下步骤：
均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为：
模型基于BERT-LARGE （英文，不区分大小写，全字屏蔽）模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科（3.5B字）和免费书籍语料库（0.8B字）等大型的原始文本数据集，虽然这些数据集中包含了海量的数据，但是它却没有包含特殊子领域的相关信息，在一些特定的专业领域，已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例，如BIOBERT和SCIBERT，这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP，需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重，在完成专业领域的预训练之后，再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果，输入到下游任务中进行训练。
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
正在部署中，回头看看怎么finetune一下。之前NLP接触的不多，希望以LLaMA为切入点，进行扩展。比方说里面提到的finetune技术的发展，GPT-3到现在之间的多个模型的迭代，还有各种激活函数的使用。和CV完全是两个知识体系，但是都在一个世界之下。
4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.
对于字面上的匹配总体来说并不复杂，但实际效果就仅限于有字符交集的词语。若是想要上升到语义之间有相关度，就可以化归为学术界常见的语义匹配的问题。
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：
使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。
TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是：学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后，谷歌下定决心改变这一问题，在今年早些时候，发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世，便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评，其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天，Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本，标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架，一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎，而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头（Keras和pytorch）似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现（深度）神经网络模型听起来很牛逼，实际上却是一个费时费力的过程，特别是在神经网络层数很多的情况下，多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说，马上进入正题。
【新智元导读】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型，其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力，很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow 那不友好的 API 和设计逻辑而望而却步。
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
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