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NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型:BERT-基于pytorch

此中文版本仅基于原作者Junseong Kim与原Google项目的pytorch版本代码作为分享,如有其他用途请与原作者联系 Pytorch implementation of...其次,添加一个learned sentence A嵌入到第一个句子每个token,一个sentence B嵌入到第二个句子每个token。...在这个例子,与masked token对应最终隐藏向量被输入到词汇表上输出softmax,就像在标准LM中一样。在团队所有实验,随机地屏蔽了每个序列15%WordPiece token。...实验结果 如前文所述,BERT在11项NLP任务刷新了性能表现记录!在这一节,团队直观呈现BERT在这些任务实验结果,具体实验设置和比较请阅读原论文. ​ ​...model Tutorial BERT-Pytorch使用 安装 pip install bert-pytorch 快速启动 注意 : 你语料如果位于同一行,则应该由制表符\t所分割 0.

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NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型:BERT-基于pytorch

一、前言 最近谷歌搞了个大新闻,公司AI团队新发布BERT模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1表现出惊人成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试创出最佳成绩...其次,添加一个learned sentence A嵌入到第一个句子每个token,一个sentence B嵌入到第二个句子每个token。...在这个例子,与masked token对应最终隐藏向量被输入到词汇表上输出softmax,就像在标准LM中一样。在团队所有实验,随机地屏蔽了每个序列15%WordPiece token。...实验结果 如前文所述,BERT在11项NLP任务刷新了性能表现记录!在这一节,团队直观呈现BERT在这些任务实验结果,具体实验设置和比较请阅读原论文. ?...BERT-Pytorch使用 ? ? ? https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/83062188

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batchnorm pytorch_PytorchBatchNorm

前言: 本文主要介绍在pytorchBatch Normalization使用以及在其中容易出现各种小问题,本来此文应该归属于[1],但是考虑到此文篇幅可能会比较大,因此独立成篇,希望能够帮助到各位读者...β\gamma, \betaγ,β:分别是仿射中weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias,在pytorch中用weight...在pytorch,用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 PytorchBatchNormAPI主要有: torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch模型都是继承...这个是期望测试阶段设置,此时BN会用之前训练好模型(假设已经保存下了)running_mean和running_var并且不会对其进行更新。

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PytorchSequential

春恋慕Pytorchnn.Sequential是nn.Module一个子类,Sequential已经实现了forward函数,因此不需要编写forward函数,Sequential会自动进行前向传播...,这要求神经网络前一个模块输出大小和后一个模块输入大小是一致,使用Sequential容器封装神经网络,使得代码更简洁,更结构化,不过这也使得神经网络灵活性变差,比如无法定义自己forward等...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。...#便于得知训练每个阶段网络输出 step=0 #遍历dataloaderbatch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像,一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始权重不同而导致不同,因为我们卷积核以及池化核数据是程序初始随机生成

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PyTorchCNNForward方法 | PyTorch系列(十七)

我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络,然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在,我们需要实现网络 forward() 方法,最后,我们将准备训练我们模型。...在深度学习基础知识系列,我们在有关层文章解释说,不是输入或输出层所有层都称为隐藏层,这就是为什么我们将这些卷积层称为隐藏层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法,并且当我们调用nn.Moduleforward() 方法时,有一种特殊调用方法。...这就是我们在PyTorch实现神经网络forward方法方式。 PyTorch在__ call __()方法运行额外代码就是我们从不直接调用forward()方法原因。...如果我们这样做,额外PyTorch代码将不会被执行。因此,每当我们想要调用forward()方法时,我们都会调用对象实例。这既适用于层,也适用于网络,因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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PyTorchview用法

相当于numpyresize()功能,但是用法可能不太一样。...我理解是:把原先tensor数据按照行优先顺序排成一个一维数据(这里应该是因为要求地址是连续存储),然后按照参数组合成其他维度tensor。...比如说是不管你原先数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到结果都是一样。...]]])print(a.view(3,2))将会得到:tensor([[1., 2.],         [3., 4.],         [5., 6.]])相当于就是从1,2,3,4,5,6顺序拿数组来填充需要形状...但是如果您想得到如下结果:tensor([[1., 4.],         [2., 5.],         [3., 6.]])

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Pytorch | Pytorch自带数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题第二篇,我们继续来了解一下PytorchTensor用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor其他用法。...在上面这个例子当中,我们把原tensor x[0, 1]位置修改成了2,我们print y会发现y当中元素同样发生了变化。...如果你学过TensorFlow的话,你会发现matmul是TensorFlow当中点乘api,Pytorch当中沿用了这个命名。 可以看到,mm和matmul计算得到结果是一致。...我相信这些函数含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中转置操作和Numpy不太相同,在Numpy当中,我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵转置。...比较好办法是使用to方法来进行设备转移。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU并发性能提升计算效率,这是Pytorch当中常用手段。

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PyTorchLinear层原理 | PyTorch系列(十六)

文 |AI_study 原标题:PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现 在上一篇文章,我们学习了...二、使用PyTorch线性层进行转换 让我们看看如何创建一个PyTorch Linear 层来完成相同操作。...我们知道需要一个权重矩阵被用执行这个操作,但是在这个例子权重矩阵在哪里呢? 我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类,是由PyTorch创建。...这意味着这两个例子线性函数是不同,所以我们使用不同函数来产生这些输出。 ? 记住权矩阵值定义了线性函数。这演示了在训练过程,随着权重更新,网络映射是如何变化。...这个事实是一个重要PyTorch概念,因为在我们层和网络,__call __()与forward()方法交互方式是用。 我们不直接调用forward()方法,而是调用对象实例。

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PyTorch梯度累积

这就是梯度累加(Gradient Accumulation)技术了 以PyTorch为例,正常来说,一个神经网络训练过程如下: for idx, (x, y) in enumerate(train_loader...batch_size=64结果爆显存了,那么不妨设置batch_size=16,然后定义一个变量accum_steps=4,每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播,但是反向传播之后并不进行梯度清零,因为PyTorch...loss.backward()执行是梯度累加操作,所以当你调用4次loss.backward()后,这4个mini-batch梯度都会累加起来。...通过这种延迟更新手段,可以实现与采用大batch_size相近效果 References pytorch梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch在反向传播前为什么要手动将梯度清零?

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Pytorch.backward()方法

PyTorch主要功能和特点之一就是backword函数,我知道一些基本导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch实现: ?...RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档写道:当我们调用张量反向函数时,如果张量是非标量(即它数据有不止一个元素...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同反向传播函数 ? 在上面的代码示例,将梯度参数传递给backword函数并给出了所需梯度值a和b。...但是了解这些特殊情况,这有助于了解更多关于pytorch功能,万一那天用上了呢,对吧。

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Pytorch优化器

今天来探索Pytorch优化器,使用优化器来优化参数是反向传播过程必不可少一个环节,在得到损失函数对每个参数梯度之后,通过优化器更新所有参数,来达到反向传播目的。...春恋慕 Pytorch优化器实现在torch.optim包,其中包含有多种优化算法,官方文档torch.optim。...optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 构建时填入参数随着优化器不同而不同...一个使用优化器例子: for input, target in dataset: #必须要写一步,将上一轮循环梯度信息归零,避免上一步对下一步影响 optimizer.zero_grad...loss.backward() #根据得到梯度更新参数 optimizer.step() 优化器使用很方便并且简洁,查看各个优化器对应算法时可以查看官方文档。

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PyTorch模型创建

最全最详细PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络创建步骤 定义模型类,需要继承nn.Module 定义各种层,包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播,..._ == '_main__': network = NeuralNetwork()# print( network) summary ( network,(10,)) 自定义输入到网络,...随机失活方法Dropout 当 FC层过多,容易对其中某条路径产生依赖,从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题,在 FC层之间通常还会加入随机失活功能,也就是Dropout层 它通过在训练过程随机失活一部分神经元...dilation=1, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) 输入:(,,,)或者(,,) 输出:(,,,)或者(,,) 转置卷积是一种卷积神经网络操作...转置卷积通常用于生成器网络,将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

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PyTorch张量创建方法选择 | Pytorch系列(五)

文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章,我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量主要方法之间区别。 ?...在这篇文章最后,我们将知道主要选项之间区别,以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传,我们开始吧。 我们已经见过PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 实例。...张量和PyTorch张量之间抽象概念区别在于PyTorch张量给了我们一个具体实现,我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章Pytorch张量讲解 | Pytorch系列(四)》,我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch创建张量。...在PyTorch创建张量最佳选择 考虑到所有这些细节,这两个是最佳选择: torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用

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.NET Core多语言支持

在.NET Core项目中也是可以使用.resx资源文件,来为程序提供多语言支持。以下我们就以一个.NET Core控制台项目为例,来讲解资源文件使用。..."Message",值为"Hello",如下所示: 由于资源文件是支持多语言,其文件名命名格式如下: {资源文件名}....为中文"你好" Async和Await模式对线程语言影响 有的同学可能会想.NET CoreAsync和Await模式,会对Thread.CurrentThread.CurrentCulture...和CurrentUICulture都为zh-CN了 这说明在.NET Core,默认情况下线程CurrentCulture和CurrentUICulture属性是由启动它线程来决定,上面的结果很明显由于第一层线程...,当然ASP.NET Core也有一套自带资源文件匹配规则,这里大家觉得怎么用起来方便怎么用即可。

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梳理 | Pytorch激活函数

在了解激活函数类型之前,让我们先了解一下人工神经元工作原理。 在人工神经网络,我们有一个输入层,用户以某种格式输入数据,隐藏层执行隐藏计算并识别特征,输出是结果。...因此,整个结构就像一个互相连接神经元网络。 我们有人工神经元,这些神经元通过这些激活函数被激活。激活函数是一个执行计算函数,提供一个可能作为下一个神经元输入输出。...理想激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系,并且应该可微分,以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库。...02 Pytorch激活函数类型 让我们来看一下不同Pytorch激活函数: · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...因此,神经元学习不会停止。让我们用Python程序来说明LReLU使用。

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