在Concatenate中，没有mask的Embedding输出被分配一个与该输出相同维度的全1的mask，比有mask的Embedding的mask多一维。...提出解决方案 那么，Embedding层的mask到底是如何起作用的呢？是直接在Embedding层中起作用，还是在后续的层中起作用呢？...这个结果是正确的，这里解释一波： （1）当mask_True=False时，输入矩阵中的0也会被认为是正确的index，从而从权值矩阵中抽出第0行作为该index的Embedding，而我的权值都是1，...时，输入矩阵中的0会被mask掉，而这个mask的操作是体现在MySumLayer中的，将输入(3, 3, 5)与mask(3, 3, 5)逐元素相乘，再相加。...以上这篇解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题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。
BPR， RankSVM，lambda Rank等。...推荐系统中的核心问题 点击率预测模型是推荐系统中的核心问题。举个例子，如上图所示是一个网页，网页上有一些内容，也有一些位置留给广告，广告对于一个网站来说是比较大的收入来源。...这样可以把用户的历史兴趣体现在模型中，从而得到更好的预测效果。2019年，阿里妈妈团队又在DIN的基础上增加了一个RNN模块，推出DIEN模型。...如上左图，最上面有一个分类器，然后中间是一个Feature Interaction层，再下面是一个embedding层，这一层一方面会为每个特征用原始方法去构建出来它的embedding输出（Origin...简要介绍下已有的几种并行训练的方法： 第一类是数据并行，例如基于all-reduce的Horovod，这种方式在每个GPU卡中存一份完整的模型副本，需要把模型都能存得下，我们模型如果变得大，GPU显存不足以存下完整模型
base_model.summary())#输出网络的结构图 这是我的网络模型的输出，其实就是它的结构图 _______________________________________________..._________________________________________________________________________________________________ 去掉模型的全连接层...base_model.input, outputs=base_model.get_layer('max_pooling2d_6').output) #'max_pooling2d_6'其实就是上述网络中全连接层的前面一层...，当然这里你也可以选取其它层，把该层的名称代替'max_pooling2d_6'即可，这样其实就是截取网络，输出网络结构就是方便读取每层的名字。...____________________________________________________________________________________ 以上这篇keras实现调用自己训练的模型
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。...此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。...冻结预训练模型中的层 如果想冻结xception中的部分层，可以如下操作： from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...（1）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较高时。例如待训练数据集中数据存在于预训练模型中时，不需要重新训练模型，只需要修改最后一层输出层即可。...（2）待训练数据集较小，与预训练模型数据集相似度较小时。可以冻结模型的前k层，重新模型的后n-k层。冻结模型的前k层，用于弥补数据集较小的问题。
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...例如对于QA中的question，可以把训练目标定为包含答案的句子、或者包含答案的文章title，然后用seq2seq模型训练，再把模型生成的文本加到query后面，形成扩增的query。...\lambda 个token）。
modules()会返回模型中所有模块的迭代器，它能够访问到最内层，比如self.layer1.conv1这个模块，还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules...(),这两个不仅会返回模块的迭代器，还会返回网络层的名字。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer...model.named_modules(): if isinstance(layer[1],nn.Conv2d): conv_model.add_module(layer[0],layer[1]) 部分层使用预训练模型...： model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False) 注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...True x1_in = Input(shape=(None,)) x2_in = Input(shape=(None,)) x = bert_model([x1_in, x2_in]) x = Lambda...(lambda x: x[:, 0])(x) x = Dropout(0.8)(x) p = Dense(3, activation='softmax')(x) model = Model([x1_in
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
因此，早期的面向 NLP 任务的神经模型都相对较浅，往往只包含 1-3 层。...简单来说，MLM 首先在输入句子中遮挡住部分的词语（token），然后训练模型来基于剩下的词语预测被遮住的词语。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。...XLNet 的作者发现 NSP 任务的影响并不可靠；SpanBERT 的作者发现不用 NSP 的单句训练要优于使用 NSP 的句对训练；RoBERTa 的作者对 NSP 进行了进一步分析，发现基于来自单个文本的文本块训练时...此外，有人分析了 BERT 的每一层在不同任务中的角色，发现 BERT 解决任务的顺序与 NLP pipeline 类似。此外，BERT 中还存在主语-动词一致性和语义角色的知识。
前言写本文的本意是上周 友达《OSI七层模型浅谈》里的一些网络知识，里面有些网络协议似曾相识，想把平时工作中遇到的的网络协议做一个分享，能力有限不能把所有的协议都分享，也算是把之前知识点做一个总结。...网络的七层模型1.物理层通过物理连接组网，传送比特流0和1， 两个不同局域网（移动，联通）通信，需要ISP互联网服务供应商提供的物理连接。...根据端到端的设计原则，IP只为主机提供一种无连接、不可靠的、尽力而为的数据包传输服务。...RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。...，它工作在 OSI 模型的第七层， TCP 模型的第四层， 即应用层， 使用 TCP 传输而不是 UDP， 客户在和服务器建立连接前要经过一个“三次握手”的过程， 保证客户与服务器之间的连接是可靠的，
4.5.1 模型剪枝 「模型剪枝」即移出神经网络的部分元素，如权重、神经元、网络层、通道、attention 头部等。...5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...令 表示包含 层的预训练模型中第 层的表示， 表示面向目标任务的特定模型。我们可以通过如下三种方式来选择表示： 「只用 embedding」。...一种最简单有效的方式就是将顶层的表示输入到任务特定模型中 ，例如 「BERT」。 「从所有层选择」。...一种更加灵活的方式从所有层中自动选择（提取）最佳表示，例如 「ELMo」，其输出的表示为： 其中 是层 的 softmax 归一化权重， 是一个用于缩放的标量。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！...语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....训每个batch都更新一遍索引是不可接受的。所以，只需要隔一段时间用最近的checkpoint更新一下索引即可。...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。...可以使用TransformerXL的思想，缓存上一个segment的隐藏层表示，然后当前segment可以通过自注意力关注到上一个segment的隐藏层。
本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。 对于自然语言处理中的大多数问题而言，理解语境是很有必要的。...在我们的实验中，给这些网络提供 CoVe 的情况总会改善模型的性能，这十分令我们振奋，所以所以我们公布了这个能够生成 CoVe 的可训练神经网络，以进一步探索自然语言处理中的可重用表征。...与编码器一样，我们在解码器中也使用两层的 LSTM。用编码器的最终状态来初始化解码器，读入一个德语词向量来启动解码器，然后就会生成解码状态向量。 ? 图 8....我们如何将训练好的编码器用在新的特定任务的模型上 使用 CoVe 进行的实验 我们的实验探索了在文本分类和问答模型中使用预训练的 MT-LSTM 生成语境向量（CoVe）的优点，但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入的模型中...在一些情况中，使用小规模的机器翻译数据集训练的到的 MT-LSTM 会生成有损于模型性能的 CoVe。这也许意味着使用 CoVe 得到的性能提升是来自于强劲的 MT-LSTM 模型。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
比如聚焦在大模型平台的存储领域，如何管理海量的大模型训练物料、如何提升存储系统的性能、如何做好数据安全和信息合规等等，这些问题已成为领域内的火热话题，也成为了国内大模型工程领域能否更上一层楼的关键因素。...训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...在训练过程中，模型每完成一个 epoch迭代就有需要对CheckPoint进行保存。在这个CheckPoint保存过程中，GPU算力侧需要停机等待。...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...虽然TensorFlow.js的愿景是机器学习无处不在，即使是在手机、嵌入式设备上，只要运行有浏览器，都可以训练人工智能模型，但是考虑到手机、嵌入式设备有限的计算能力（虽然手机性能不断飞跃），复杂的人工智能模型还是交给更为强大的服务器来训练比较合适...这个问题其实和TensorFlow Lite类似，我们可以在服务器端训练，在手机上使用训练出的模型进行推导，通常推导并不需要那么强大的计算能力。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时
PLM的不可能三角困境。 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 近年来，大规模预训练语言模型（PLM）显著提高了各种NLP任务的性能。...虽然没有一个PLM能实现不可能三角中的所有三个特性，但许多PLM已经具备了其中的一or两个属性： 中等规模的PLM(具备P1 + P3的属性)，这些语言模型属于中等大小，参数小于10亿个，从而能够有效地进行模型调优和部署...以上提到的这些额外工作拖慢了训练和部署PLM模型的进程。而且对于不同下游任务或产品，需要不断进行这些工作。因此，如果一个PLM能够实现这个不可能三角形，则将大大加快模型训练和实用的过程。...3 展望未来 虽然目前在NLP模型中存在不可能三角形，但研究者认为可以通过三阶段的方法来解决这个问题。 阶段1：开发PLM以达到三角形中的某些属性，并同时改进其他缺失的属性。...一旦一个PLM在通用NLP任务中具备了不可能三角形的所有三个特性，将很大程度上改变整个NLP研究和应用的格局，促进快速、高效和高质量的模型开发和部署。
上训练出的预训练模型）。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...策略，将图片 Resize 为 236, 然后 crop 成 224 可以看出，相比 ResNet-base 版本，由于训练 epoch 变长，训练中引入了很多新的数据增强和模型扰动策略。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
) 的搜集； 特征配置：实际的推荐系统中会有上百个特征供模型选择，在模型版本迭代的过程中，有些特征会被舍弃，有些特征会新加进来；因而，我们就需要配置搜集哪些特征、使用哪些特征，在迭代过程中，还需要保证现有模型训练和预测服务的稳定性...)，再输入到模型中；与此同时，我们需要把在线的特征记录到日志中，作为模型训练的样本。...推荐系统中模型迭代的痛点 与研究中给定的数据集不同，推荐系统中的模型需要不断地迭代调优。在日常的工作中，我们常常需要在保证现有模型服务稳定的前提下，不断地增加新的特征，训练新的模型。...如上图所示，在考虑到样本搜集、特征配置、特征处理、模型训练、模型预测等需求后，我们选用了 CSV 来管理整个过程，CSV 中的每一行定义了一个特征，包含了特征的名称、类型、序列化后的位置、处理方式等信息...在工业界中，一般会将在线特征 dump 到日志中，训练时结合标签生成完整的训练样本，从而保证在线、离线特征的一致性。
如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节，只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 开始之前 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。...如果没有CRF层会是什么样 正如你所发现的，即使没有CRF层，我们照样可以训练一个基于BiLSTM的命名实体识别模型，如下图所示。 ?...实际上，转移矩阵是BiLSTM-CRF模型的一个参数。在训练模型之前，你可以随机初始化转移矩阵的分数。这些分数将随着训练的迭代过程被更新，换句话说，CRF层可以自己学到这些约束条件。...根据如下损失函数，在训练过程中，BiLSTM-CRF模型的参数值将随着训练过程的迭代不断更新，使得真实路径所占的比值越来越大。 ? 现在的问题是: 怎么定义路径的分数？ 怎么计算所有路径的总分？...用这些框架最爽的事情就是你不用自己实现反向传播这个过程，并且有的框架已经实现CRF层，这样只需要添加一行代码就能在你的模型中实现CRF过程。
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