我正在使用DQN算法训练一个RL模型。在每次迭代时,我将模型保存如下:
agent = dqn.DQNTrainer(env=CustomEnv,config=config)
for n in range(100):
result = agent.train()
agent.save()
我想在不同的环境中使用经过训练的RL模型。我不知道如何在不同的环境中加载检查点并进行评估。
我尝试加载经过训练的模型(最后一个检查点),但它抛出了一个错误。我所做的工作如下:
agent.restore('./RL_saved/checkpoint-100.tune_metad
我想知道微调后的模型与不经过精细调整的模型相比有多大的改善,我想比较一下预先训练的模型( BERT)和通过对文本分类的预训练模型进行微调所获得的模型(微调BERT )的性能,我知道如何微调BERT来进行文本分类,但不太清楚如何直接使用BERT来实现classification.what呢?下面是微调模型的代码,如何重写它以直接使用经过培训的模型。
<!-- language: python -->
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torch.nn as nn
im
我正在读BERT模型论文。在预训练BERT模型的掩蔽语言模型任务中,本文表示模型将随机选择15%的令牌。在选择的标记( Ti )中,80%将被替换为掩码标记,10%的Ti保持不变,10%的Ti将替换为另一个单词。我认为模型只需要替换为掩码或其他单词就足够了。为什么模型必须随机选择一个单词并保持不变?预训练过程是只预测掩码令牌,还是预测15%的整个随机令牌?
我正在考虑如何在现实世界中应用经过训练的分类器。我们知道,当我们对数据集进行过度/欠采样以平衡数据集时,我们永远不会触及测试集,因为我们希望保持数据集的真实行为。但是,我不理解的部分是测试集的分布在分类器性能中的作用。
假设我有一个模型,可以将电子邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。如果我在我的电子邮件服务中启动这个模型,在特定的时间窗口中,我的分类器接收到的所有电子邮件都可能是非垃圾邮件。但经过训练的模型对每个类别都有50-50%的分布。我的问题是,does this difference in the distribution--during the prospective applicati