两幅图中总结了TensorFlow2的基础知识，以及常见和进阶操作，包含： 基础部分 数据类型 维度变换 数值精度 张量创建 索引和切片 进阶部分 合并和分割 数据统计 张量比较 填充复制 高级操作
给定一副图片，我们要输出四个数字（x,y,w,h），图像中某一个点的坐标（x,y），以及图像的宽度和高度，有了这四个数字，我们可以很容易的找到物体的边框...
学习yolo也有一段时间了，一直在死磕yolov3,最后想想还是先把yolov2先好好捋一遍吧，原理搞懂不难，代码实现对于我这种基础比较差的人，还是有一点难度。...
一个线性拟合的例子，不懂可以问哈，我偶尔会登录看博客 import os import tensorflow as tf import numpy as np...
验证下是否安装正常, 命令行输入: python3, 然后粘贴以下内容, 看结果是否能正常输出
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。 (1) BERT剪枝 去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下： 1）减少层数 在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结
ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路，用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。..._bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self....相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小，Big Electra和Bert large的超参数保持一致，同时训练的时间要更长一点。...:结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下： 可以看到Electra 15%的效果和Bert相似，因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的...而这篇论文回归数据本身，关注我们的输入，用Bert"欺骗'Bert，想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢？希望大家和我一起期待。
图运算模式：把一系列的操作搭建好，然后再进行操作，某一步出现错误的话，很难排查，不利于自定义的动作 eager模式：做一步，就能看到结果，交互模式（命令行模式），增加了网络调试的灵活程度，在TensorFlow2
但是在TensorFlow2中网络冻结似乎被弃用了，文中提到的冻结脚本也无法使用。...graph with tf.io.gfile.GFile('frozen_graph.pb', 'wb') as f: f.write(graph_def.SerializeToString()) 冻结TensorFlow2
下面通过手写数字数据集来介绍如何使用tensorboard可视化 可以两种方法，一种是再notebook里，还有一种是网页打开。 jupyter noteb...
Tensorflow2卷积神经网络的搭建 1、卷积神经网络 Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 2、卫星图像识别卷积综合实例 1） 图片的数据读取部分 2）读取和解码图片 3）图片预处理
BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...从BERT的名字中，我们能得到最重要信息就是：BERT是基于Transformer架构的。...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。
BERT模型的概述 BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。...BERT模型的特点 双向性：BERT模型采用了双向Transformer的编码器部分，这意味着它可以在一个序列中同时考虑左侧和右侧的上下文信息，从而生成更准确的语言表示。...预训练与微调：BERT模型首先在大规模的文本数据上进行预训练，然后针对特定的NLP任务进行微调。这种两阶段的训练方式使得BERT模型能够适应各种NLP任务。...BERT模型的原理 BERT模型使用了两个主要的预训练任务来训练模型： Masked Language Model (MLM)：在训练过程中，BERT模型会随机掩盖输入序列中的一些词，然后预测这些被掩盖的词...BERT模型的参数 BERT模型有不同的版本，其中最常见的版本包括BERT-Base和BERT-Large。
CNN 基础知识 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含...
BERT模型与现有方法的文本分类效果。...模型的预训练任务 BERT实际上是一个语言模型。...模型结构 了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。...BERT模型的文本分类效果 在本文中，我们聚焦文本分类任务，对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。...需要注意的是，我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验，后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果，可以期待，BERT
tf.data.Dataset：表示一系列元素，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片...
文章目录 循环神经网络（RNN） 示例代码 循环神经网络（RNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适宜于处理序...
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR
机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须先想出一种策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再嵌入模型。在本部分中，我们将探究实...
我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移，但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型，获得更多创意...
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