当时，BERT以其强劲的性能，引起NLPer的广泛关注。几乎与此同时，pytorch-pretrained-bert也开始了它的第一次提交。 2019年6月Tensorflow2的beta版发布，Huggingface也闻风而动。 /bert/bert-large-uncased-config.json", "bert-base-cased": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co /bert/bert-base-cased-config.json", } 我们打开第一个的链接，就能下载到bert-base-uncased的模型的配置，其中包括dropout, hidden_size /models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt", } } BERT modeling 以modeling开头的就是我们最关心的模型代码
章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成） 2. 章节三：CV项目分类实战（《带你学AI与TensorFlow2实战三之交通标志分类项目》）： 4. 章节四：CV项目目标检测实战（《带你学AI与TensorFlow2实战四之口罩检测项目》）： 5. NLP项目基于RNN+Attention文本分类（《带你学AI与TensorFlow2实战七之影评分类》）： 8.章节八：NLP项目基于Transformer中英翻译（《带你学AI与TensorFlow2 实战八之Transformer中英翻译》）： 9.章节九：NLP项目基于BERT预训练模型实战（《带你学AI与TensorFlow2实战九之Bert中文文本摘要》）： 10.章节十：强化学习DQN实战走迷宫 （《带你学AI与TensorFlow2实战十之基于DQN实战走迷宫》）： 11.章节十一：算法模型应用的部署（《带你学AI与TensorFlow2实战十一之算法模型工程化应用部署》）： 旨在通过对原理的通俗讲解
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
安装和移除TensorFlow2.x 5. 安装和移除TensorFlow1.x 6. 可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。 也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具 所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。 这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？
这个模型的基础是BERT，输入进BERT的数据由问题和文章正文用[sep]拼接而成。因为文章正文很长，所以使用了滑窗的方式截取正文，默认的步长是128个token。 最终我最好的成绩来自一个BERT Large WWM SQuAD和Roberta SQuAD的融合，线下F1 是0.66，线上LB 0.638，private score 0.670。 他使用一个bert base来事先筛选出可能性较高的候选长答案，然后再用大模型求短答案。因此他在最后融合了惊人的5个模型！而且推理时间只有1小时。 参考资料 [1] 比赛链接: "https://www.kaggle.com/c/tensorflow2-question-answering/overview" [2] Natural Questions question_answering [5] Baseline论文: https://arxiv.org/abs/1901.08634 [6] 已公开金牌方案: https://www.kaggle.com/c/tensorflow2
安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法 电脑配置 Python3.7.4，Anaconda3 Window7，核显Intel HD Graphics 520 想装tensorflow2 ////花30块钱淘宝远程才解决，买来的教训啊…就自己这小破电脑，以后不要头铁一定要安装最高版本了TAT 附录：windows安装tensorflow2.x版本出现ImportError：DLL load failed：找不到指定的模块 安装tensorflow2.x版本出现 我的系统是windows10，在安装tensorflow2.x版本时出现下列错误： ?
本文主题导读： ① TensorFlow2.x GPU版windows安装步骤 ② GPU对应CUDA版本的选择方式 目前Python最新release版本为3.9.0，配合TensorFlow2 大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可 Windows平台下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/ 下载后可以直接安装，安装完成后我们准备TensorFlow2
TensorFlow2.x Object Detection API 的安装与配置可参考前面的两篇文章： TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南 TensorFlow2.x 目标检测
之前tensorflow2.x一直不支持该框架，最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了，同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。 ResNet50 基础网络 Faster-RCNN，支持MobileNet/ResNet101/Inception基础网络 Mask-RCNN，支持ResNet101/ResNet50/Inception基础网络 Tensorflow2 把上面的命令行中的tf1改成tf2就会完成tensorflow2.x版本的对象检测框架安装与配置。
一，Tensorflow2 还是Pytorch? 先说结论: 如果是工程师，应该优先选TensorFlow2. 如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch. 如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。 理由如下： 1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。 而Pytorch在易用性上相比TensorFlow2有一些优势，更加方便调试。 并且在 2019 年以来在学术界占领了大半壁江山，能够找到的相应最新研究成果更多。 3，TensorFlow2和Pytorch实际上整体风格已经非常相似了，学会了其中一个，学习另外一个将比较容易。两种框架都掌握的话，能够参考的开源模型案例更多，并且可以方便地在两种框架之间切换。
在这里先感谢你们的持续关注和支持~ 但是也有些初学者表示，直接上手深度学习有些困难，希望出一期 TensorFlow2 的初学者教程。 所以，这个专栏我将专门分享TensorFlow2的学习过程，力争打造一个的轻松的TensorFlow2入门学习教程，想学习的小伙伴可以关注我的动态！ （2）TensorFlow2 新亮相 由于 TensorFlow1 接口设计频繁变动，功能设计重复冗余，符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。 Keras 可以理解为一套高层 API 的设计规范，Keras 本身对这套规范有官方的实现，在 TensorFlow2 中也实现了这套规范，称为 tf.keras 模块，并且 tf.keras 将作为 _______ 完整代码已经上传github仓库：https://github.com/Keyird/TensorFlow2-for-beginner 如果对你有帮助的话，欢迎star收藏~ 最好的关系是互相成就
文章目录 tensorflow2线性模型 步骤 源代码 tensorflow2线性模型 步骤 使用 tf.keras.datasets 获得数据集并预处理 使用 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations
conda create -n tensorflow2 python=3.6 激活进入这个环境 conda activate tensorflow2 pip install tensorflow=
前言 最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。 介绍Tensorflow2.x的文章有很多，但本文（系列）是按照作者构建模型的思路来展开的，因此不会从Eager Execution开始。另外，尽量摆脱小白文，加入自己的理解。 Tensorflow2.x的三种建模方式 Tensorflow2.x创建模型的方式主要有三种： Sequential API，顺序模型； Function API，函数式模型； Subclassing transformer 当然也可以参考下我的github（广告）：https://github.com/ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0 总结 上述是个人对Tensorflow2
重大的变化有三个： 支持QTA量化(也就是训练中量化)，可以直接将其他框架中训练中量化的模型导入到TensorRT中使用 对于安培(Ampere的)架构的显卡，支持稀疏化网络，可提升50%的吞吐量 对于BERT 英伟达部分显卡是支持稀疏化推理的，英伟达的A100 GPU显卡在运行bert的时候，稀疏化后的网络相比之前的dense网络要快50%。我们的显卡支持么？ We'll briefly go over BERT inferencing with FasterTransformer, TensorRT, and MXNet, and also present 基于transformer的模型也有很多，BERT便是最出名的一个，不光是NLP，在其他任务中，只要涉及编码或者解码的部分都可以无脑使用transformer提升模型精度。 [TF-TRT] TensorFlow2老潘不是很熟悉，这里也就不多说了。不过对于使用TensorFlow2的童鞋们来说，使用TRT加速更加方便了，更多详细的内容可以看PPT。
TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow2.x版本已经有一段时间了，这里对安装配置步骤做详细说明。 ? ? 笔者这里使用Python3.7.5和TensorFlow-GPU 2.2.0，安装方法可以参考下面博客 TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南 二、下载Object Detection
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类 前言 Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。 Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。 本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。 https://github.com/yeyupiaoling/ClassificationForAndroid/tree/master/TFLiteClassification 训练和转换模型 以下是使用Tensorflow2
由于tensorflow2相对于tensorflow1更加简介，因此本文代码部分参照莫烦老师的maze环境，将tensorflow1版本的DQN算法修改为tensorflow2版本的DQN算法。 2.DQN算法代码 本文代码的环境部分是使用莫烦老师的maze环境，将DQN算法的代码修改为tensorflow2的版本，tensorflow2相对与tensorflow1更加简洁易懂。 ?
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