Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初用于深度学习...概率编程工具,Tensorflow Probability(v1.8) 2018年8月:Cloud Big Table 集成(v1.10) 2018年10月:侧重可用性的API改进(v1.12) 2019年:tensorflow2.0...logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0\Tensorflow2.0_谷歌\callbacks" if not...adam", metrics = ['accuracy']) logdir = r"D:\desktop\Workspace\PythonWorkSpace\Tensorflow2.0
近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...BERT (https://github.com/google-research/bert) 2....以下为查看 Transformer 内部模型的代码： #and need to be trained on the down-stream task Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0...如下为使用 TensorFlow2.0 和 Transformer 的代码： sentence_1 = "His findings were compatible with this research..../examples/run_glue.py \ --model_type bert \ --model_name_or_path bert-base-uncased \ --task_name $
一，常用的内置评估指标 MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse） MeanAbsoluteError...
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
一：tf安装 清华源安装tf2.0测试版 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.tuna.t...
近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...BERT (https://github.com/google-research/bert) 2....Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。...如下为使用 TensorFlow2.0 和 Transformer 的代码： import tensorflow as tf import tensorflow_datasets from transformers.../examples/run_glue.py \ --model_type bert \ --model_name_or_path bert-base-uncased \ --task_name $
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。
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
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...BERT (https://github.com/google-research/bert) 2....Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。...如下为使用 TensorFlow2.0 和 Transformer 的代码： import tensorflow as tf import tensorflow_datasets...例如： run_glue.py：在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例（序列分类）； run_squad.py：在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT
python.exe的路径 官网地址 2.配置环境，设置成上一步安装好的.exe文件 3.安装tf相关包，点击添加 pands numpy matplotlib scikit-learn tensorflow2.0
拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的s...
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络
tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。
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。
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象熵，所有的运算操作（Operation）也都是基于张量对象进行的...
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）
如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
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