用于将一个模型转换为另一个模型的设计模式_将一个对象模型转换为另一个对象模型_设计模式将类转换为另一个 - 腾讯云开发者社区

以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式程序猿们很为难。...为解决这个问题，本篇以BERT为例，介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1....工具安装 [image.png] 使用工具为：Transformers（链接），该工具对常用的预训练模型进行封装，可以非常方便的使用 pytorch调用预训练模型。...模型转换下载google的 BERT 模型；使用如下命令进行转换： export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers

3.2K0 0

将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作

背景：目前keras框架使用简单，很容易上手，深得广大算法工程师的喜爱，但是当部署到客户端时，可能会出现各种各样的bug，甚至不支持使用keras，本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的...pb模型，代码及排坑我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型，但是训练的代码是用keras写的，所以生成keras特定的h5模型，所以用到了h5_to_pb.py函数。...附上h5_to_pb.py（python3） #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件，转换成TensorFlow的pb文件 """ # ==============...下边是两个函数介绍： save()保存的模型结果，它既保持了模型的图结构，又保存了模型的参数。...save_weights()保存的模型结果，它只保存了模型的参数，但并没有保存模型的图结构以上这篇将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

3.1K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

JMC｜用于从头药物设计的生成模型

随着计算机科学的快速发展，人工智能（AI）方法在图像处理、模式识别和自然语言处理等领域取得了成功。机器学习，尤其是深度学习也被应用于药物发现，例如预测化合物的性质和活性以及它们与蛋白质靶标的相互作用。...当 RNN 模型应用于从头药物设计时，分子可以表示为序列（例如使用 SMILES），在用大量的SMILES字符串训练后，RNN模型可以用来生成一个新的、原始数据集中不包含的有效SMILES，因此可以认为是一个分子结构生成模型...GAN包括一个生成器 G 和一个判别器 D（图 3A）。通常，生成器学习将随机噪声映射到需要接近数据分布的特定分布，而判别器确定输入是真实数据还是生成器生成的样本，通常是二元分类器。...如何评估模型的质量和生成的分子仍然是一个悬而未决的问题，这需要共同努力以更好地改进基准评估方法并评估已发布的生成模型的能力。现有研究的另一个明显缺点是缺乏实验验证。...此外，在将生成模型应用于药物设计时，需要严格评估生成分子的新颖性。总的来说，我们才刚刚开始使用生成模型来设计分子，这种模型还有很多方面需要进一步改进，需要更多的计算和实验验证以及基准测试。

8333 0

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...最有名的嵌入模型就是BERT是一个典型的encoder-only模型生成模型则设计用来基于训练数据生成新的数据实例。在NLP中，这通常意味着生成文本。...其实我们可以将这篇论文的重点简单的理解为，如何将一个decoder-only的模型快速并且无损的转换成一个encoder-only模型。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。

2171 0

Locofy发布设计转代码的“大设计模型”

据该公司称，LDM使用户能够在仅需一次点击的情况下将Web设计转换为前端代码。...Mittal 补充说，他们仅在几周前将 LLM 引入 Lightning 栈中，用于一些小型用例，例如帮助命名设计中的图层。...LDM 如何创建响应式网站我看到的演示是将 Figma 设计转换为完全响应式的网站。...除了找出元素，LDM 的另一个重要任务是将设计转换为完全响应式的网站。...他希望Locofy专注于已经制作好模型的设计的前端代码。 “我们说，无论您是使用设计师还是AI进行设计，我们都不在乎。我们关心的是，您给我们一个设计，我们将完成前端工程师的80%的工作。”

821 0

单个像素将入射光转换为数字信号的基本模型

在数码成像技术迅猛发展的当今时代，对图像质量的追求已经穿越了摄影的艺术领域，深入到了相机与手机的设计、生产和制造的每一个环节。...不论是对那些致力于把握每一道光线的摄影爱好者，还是那些精益求精、追求完美产品的设计与制造专家，甚至是将摄影技术运用于机器视觉和科学研究领域的先行者们，理解和测量相机的关键特性，已经成为确保成像质量的关键所在...这个系列文章的目标是为从业者提供一个坚实的理论基础，配合实践中的测量技巧，以科学的方法提升和保障产品的成像品质。...通过阅读这个系列文章，您将获得：对光的物理性质和光学系统的深入理解；关于数字图像传感器工作原理的全面知识；实际测量和评价图像质量的技能；以及将这些知识应用于实际工作中的能力。...比如，下面是我撰写的最新章节的截图，正在讨论单像素将入射光转换为数字信号的数学模型下面是系列文章的思维导图文章预览截图：

951 0

深度生成模型用于设计新颖多样的抗菌肽

在此，我们提出了AMPTrans-lstm模型，一种基于深度生成网络合理设计AMPs的方法。AMPTrans-lstm管道包括预训练、迁移学习和模块识别。...通过分析对比生成的AMPs和训练的AMPs，证明了AMPTrans-lstm可以扩展训练的AMPs的设计空间并产生合理和全新的AMPs序列。模型架构 (A) LSTM结构细节。...除了最后一层，所有的层都使用leaky的ReLU激活。最后一个卷积层使用双曲切线激活函数，卷积核大小为1。 (C) AMPTrans-lstm是一个深度生成模型，由三个模块组成。...我们在一个大数据集上预训练了Transformer和LSTM模型，并在我们的小数据集上对它们进行了微调。...在新样本的生成过程中，我们通过LSTM采样生成了一些肽序列，然后将它们输入到Transformer模型中，用于解码新的肽序列。之后，训练好的QSAR模型被用来预测肽序列的活性分数。

3184 0

共轭计算变分推理:将非共轭模型中的变分推理转换为共轭模型中的推理 1703

专门为共轭模型设计的方法，即使计算效率高，也难以处理非共轭项。另一方面，随机梯度方法可以处理非共轭项，但它们通常忽略模型的共轭结构，这可能导致收敛缓慢。...这种模型被广泛应用于机器学习和统计学中，然而对它们进行变分推理在计算上仍然具有挑战性。难点在于模型的非共轭部分。...在本文中，我们将这种计算称为共轭计算(下一节将给出一个例子)。这些类型的共轭计算已广泛用于变分推理，主要是由于它们的计算效率。...这些方法的一个优点是，它们可以作为一个黑盒，应用于各种各样的推理问题。然而，这些方法通常不直接利用共轭性，例如在随机梯度计算期间。...对于这个模型类，我们的梯度步骤可以写成一个信息传递算法，其中VMP或SVI用于共轭部分，而随机梯度用于其余部分。当模型是共轭的时，我们的算法方便地降低到VMP。

1351 0

用于将机器学习模型部署为生产Web服务的开源平台：Cortex

如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具，那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。...这个开源平台是使用AWS SageMaker服务模型或通过AWS服务（例如Elastic Container Service（ECS），Elastic Kubernetes Service（EKS）和Elastic...Compute Cloud（EC2）甚至是开放式）创建自己的模型部署平台的替代方案。...Cortex部署示例情感分析：使用Cortex部署BERT模型进行情感分析 https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.11/examples/tensorflow.../sentiment-analyzer 图像分类：部署一个Inception模型以使用Cortex对图像进行分类 https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.11

3.4K3 0

ProtGPT2是一个用于蛋白质设计的深度无监督的语言模型

简读分享 | 蒋一编辑 | 李仲深论文题目 ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design 论文摘要蛋白质设计的目的是建立为特定目的来定制新型的蛋白质...最近在基于Transformer的架构方面取得的进展使得语言模型的实现能够生成具有类似人类能力的文本。...在这一成功的激励下，作者描述了ProtGPT2，一个在蛋白质空间上训练的语言模型，它按照自然的原则生成新的蛋白质序列。...生成的蛋白质显示出自然的氨基酸倾向，而无序预测表明，ProtGPT2生成的蛋白质中88%是球状的，与自然序列一致。...对ProtGPT2序列的AlphaFold预测产生了具有体现和大循环的折叠良好的非理想化结构，并揭示了目前结构数据库中没有捕获的拓扑结构。

5532 0

Briefings in Bioinformatics | 用于PPI抑制剂设计的深度分子生成模型

作者构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)靶向药物相似性数据集，并提出了一个首次用于PPI抑制剂设计的深度分子生成框架，从种子化合物的特征生成新的类药性分子。...该框架使用与PPI抑制剂相关的关键特征作为输入，并为PPI抑制剂的从头分子设计开发深度分子生成模型。首次将针对PPI的抑制剂的定量类药性指标QEPPI用于PPI靶向化合物的分子生成模型的评估。...传统计算机引导 PPI 抑制剂的设计已取得重大进展，并且分子生成模型近年来得到了迅速发展。不幸的是，迄今为止，尚未将基于深度生成模型的方法应用于 PPI 抑制剂的设计。...该研究首次探索了PPI 抑制剂分子生成模型的从头分子设计。研究人员的模型表现出与各种最先进的分子生成模型相当的性能。该模型首次将QEPPI应用于分子生成模型中生成分子的PPI药物相似性评估。...目前是第一次将深度分子生成模型应用于 PPI 抑制剂的从头设计。此外，首次应用 QEPPI 作为分子生成模型的评估指标用于PPI靶向化合物的分子设计。

4385 0

用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型

在这项工作中，我们提出了一个扩散模型，一个E(3)等变3D条件扩散模型的分子连接设计模型。给定一组不相连的片段，我们的模型将缺失的原子放在中间，并设计了一个包含所有初始片段的分子。...早期的分子连接设计的计算方法是基于数据库搜索和物理模拟，这两种方法都是计算密集型的。现有的方法要么基于语法模式识别，要么基于自回归模型。...此外，DiffLinker的调节机制允许传递关于周围蛋白质口袋原子的额外信息，这使该模型适用于基于结构的药物设计应用。我们的经验表明，在生成片段对之间的化学相关连接方面比以前的方法更有效。...3 方法在本节中，我们将介绍DiffLinker，一种新的E(3)等变扩散模型，用于生成以3D片段为条件的分子连接。我们制定了底层去噪分布的等方差要求，并再提出了一个可学习的动态函数。...更具体地说，我们假设每个点云x都有一个相应的上下文u，这是另一个由所有输入片段和蛋白质口袋原子组成的点云，这些原子在整个扩散和去噪过程中保持不变，如图1所示。

8262 0

PNAS | 开发用于优化蛋白质设计的3D模型

研究人员开发了一个计算程序，以帮助设计治疗用蛋白质，预测相互作用。 ? 研究人员已经开发出一种过程，他们说这种过程可以减少计算蛋白设计所涉及的工作。...为了开发一种优化的设计方法，研究小组扫描了包含150,000种已知蛋白质的3D模型的数据库。他们发现蛋白质中经常会出现少量结构模式，并且蛋白质结构中的许多多样性都来自于这些结构单元的组合方式。...这一发现使研究小组提出了一个假设，即与其将蛋白质建模为相互作用的原子的复杂网络，不如将它们更简单地表示为一组有限的结构构件的组合。 ?...研究人员说，使用这种新方法，可以更容易地根据建立的模式来判断新的蛋白质结构。该方法使科学家能够参考已知结构的库，从而轻松地尝试更具创意的设计。...新工艺着眼于蛋白质中存在的较大原子块（称为第三基序），以设计功能性蛋白质。这些是反复出现的结构布置，类似于建筑物中的拱门或立柱，可用于设计新颖的蛋白质而无需考虑其原子级组成。

7544 0

Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

因为图像不仅仅是像素的序列;它们还包含复杂的模式，变化的空间关系，以及理解整体环境的需要。这种复杂性使得视觉数据的有效处理成为一项具有挑战性的任务，特别是在规模和高分辨率下。...这种方法解决了可视数据固有的位置敏感性，这是传统Transformer模型经常遇到的一个关键问题，特别是在更高分辨率下。...Vision Mamba Encoder Vim模型首先将输入图像划分为小块，然后将小块投影到令牌中。这些令牌随后被输入到Vim编码器中。...与用于文本序列建模的Mamba模型不同，Vim编码器在正向和反向两个方向上处理标记序列。还记得双向LSTM么，Vim的一个突出特点是它的双向处理能力。...总结论文介绍了一种将Mamba用于视觉任务的方法，该方法利用双向状态空间模型(ssm)进行全局视觉上下文建模和位置嵌入。

2.3K1 0

薛定谔高级总监｜AlphaFold模型可以用于基于结构的药物设计吗

就目前而言，AlphaFold2无法模拟这些非常重要的影响。问：AlphaFold模型可以用于基于结构的GPCR设计吗？...在预测正确的配体结合模式以及在计算预测和实验数据之间建立稳健的相关性、以推动GPCR的前瞻性设计方面，存在着几个关键的障碍。...我们特别选择了那些既没有公开实验结构，也没有近似同源实验结构的制药靶点--要求AlphaFold建立一个与已有模型相似度高达95%的蛋白质模型是没有意义的。...为了完善用于前瞻性设计的GPCR AlphaFold模型，我们采用了两种基于物理学的技术：IFD-MD（将配体灵活地对接到结合位点）和 FEP+（我们基于自由能扰动的计算结合亲和力测定），以对模型提出定量挑战...我们的研究结果表明，一旦应用基于物理的技术对AlphaFold模型进行了适当的改进，它们就可以用于基于结构的GPCR设计。

1131 0

Follow-Your-Emoji，基于扩散模型的动态表情肖像动画生成模型，可以将参考头像的表情和动作转换为动画

香渊科技与香港科技大学和清华大学的研究团队合作开发了一款名为“Follow-Your-Emoji”的创新人像动画框架，这一技术基于扩散模型，能够将静态的肖像转化为表情丰富的动画。...动画生成的过程中，通过使用扩散模型（Stable Diffusion）和表情感知标志点技术（Expression-Aware Landmark），此框架能够精确控制动画的每一个细节。...无论是通过单一的动作序列驱动多个不同的参考头像，还是使用单一的参考头像结合多个不同的驱动视频，Follow-Your-Emoji都能提供一致和高质量的动画效果。...总的来说，Follow-Your-Emoji技术的开发不仅展示了扩散模型在动画制作中的强大潜力，也为动画制作行业带来了新的工具，使得个性化和动态内容的创作更加方便和精确。...这一技术的推广和应用，预示着我们进入了一个全新的、高度互动的数字娱乐时代。

1671 0

清华大学发布珠算：一个用于生成模型的Python库

在峰会第一天下午的「机器学习」主题 Session 上，清华大学副教授朱军将分享解读《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库（ZhuSuan: a GPU Library for Bayesian Deep...）是一个构建于 TensorFlow 之上的用于生成模型（Generative Model）的 Python 库。...和现有的主要为有监督学习任务设计的深度学习库不同，珠算的主要特点是其在很大程度上植根于贝叶斯推理（Bayesian Inference），因此，珠算能支持各种生成模型：既包括传统的分层贝叶斯模型（如话题模型...文档在线文档地址：http://zhusuan.readthedocs.io/ 其中包含三个使用教程（Tutorials）和代码的API文档：变分自编码器的分步实现 ZhuSuan中的基本概念用于多元回归问题的贝叶斯神经网络...：HMC 开发如果要以「可编辑」或「开发」模式安装珠算，在主目录下运行： pip install -e .

9355 0

Django小技巧22: 设计一个好的模型

翻译整理自: simpleisbetterthancomplex.com 本篇将分享一些技巧，用户改进 Model 的设计。其中有很多与命名约定有关，这可以大大的提高代码的可读性。...模型的定义是对单个对象的表示，而不是公司的集合. 这通常会导致混淆，因为我们倾向于通过数据库思考。模型最终被翻译成table.该表使用其复数形式命名的....related_name 可以为反向关系定义一个有意义的名称经验法则: 如果你不确定related_name是什么，请使用包含所定义ForeignKey的模型的复数形式....employees特殊属性, 该属性将返回一个 QuerySet，其中包含与此公司相关的所有员工实例 Python google = Company.objects.get(name='Google')...虽然两者的是有区别的，但一个拥有null=True和blank=False的字段是完全没有问题的。

8722 0

Mac 开发之做一个JSON转模型属性的小公举

图片来自网络在Xcode8 以前各种插件可以使用的时候,就有一个可以根据Json内容来生成模型对应的Property属性,节省了开发者要手写的时间,但由于各种插件给使用方便的同时,也给Xcode...,然而这种新的插件方式制作的插件,在运行时与Xcode不在同一个进程,因此失去了原来许多便捷的地方(当然,安全性更好了,这是一个取舍的结果) 基于上面的原因,加上继续学习Mac开发的练习,我们可以手动尝试自己做个工具...根据Json 内容生成模型对应的property 标识 2. 清空和复制已经转换后的结果好了,学无止境,现在就重头开始一步一步来完成这个小工具吧~ 0....由于窗口有两个水平方向的文本视图,因此我把窗口的最小初始化size设置为(900,323),这样整个界面看起来是一个水平的长方形,便于操作和阅读设置window的最小size 3....选中ViewController.m文件,进行视图初始化设置初始化设置这里有个细节需要注意: 在Mac OSX中,使用NSTextView控件进行文本输入时,系统会自动将英文的双引号变为中文的双引号

1K2 0

资源 | 清华大学发布珠算：一个用于生成模型的Python库

在峰会第一天下午的「机器学习」主题 Session 上，清华大学副教授朱军将分享演讲《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库（ZhuSuan: a GPU Library with Bayesian Deep...库珠算（ZhuSuan）是一个构建于 TensorFlow 之上的用于生成模型（Generative Model）的 Python 库。...和现有的主要为监督式任务设计的深度学习库不同，珠算的特点是其在很大程度上根基于贝叶斯推理（Bayesian Inference），因此支持各种生成模型：既包括传统的分层贝叶斯模型，也有最近的深度生成模型...在第一个稳定版（1.0）发布之前，请在主目录中运行以下代码来克隆这个库： pip install . 这会自动安装珠算及其依赖包。如果你正在开发珠算，你可能需要以「可编辑」或「开发」模式进行安装。...：HMC 开发如果要以「可编辑」或「开发」模式安装珠算，在主目录下运行： pip install -e .

97110 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【BERT系列】—— 将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型

将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型操作

JMC｜用于从头药物设计的生成模型

LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

Locofy发布设计转代码的“大设计模型”

单个像素将入射光转换为数字信号的基本模型

深度生成模型用于设计新颖多样的抗菌肽

共轭计算变分推理:将非共轭模型中的变分推理转换为共轭模型中的推理 1703

用于将机器学习模型部署为生产Web服务的开源平台：Cortex

ProtGPT2是一个用于蛋白质设计的深度无监督的语言模型

Briefings in Bioinformatics | 用于PPI抑制剂设计的深度分子生成模型

用于分子Linker设计的等变3D条件扩散模型

PNAS | 开发用于优化蛋白质设计的3D模型

Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

薛定谔高级总监｜AlphaFold模型可以用于基于结构的药物设计吗

Follow-Your-Emoji，基于扩散模型的动态表情肖像动画生成模型，可以将参考头像的表情和动作转换为动画

清华大学发布珠算：一个用于生成模型的Python库

Django小技巧22: 设计一个好的模型

Mac 开发之做一个JSON转模型属性的小公举

资源 | 清华大学发布珠算：一个用于生成模型的Python库

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐