引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
大家好，我是张大刀。上文中提到了yolov7的正负样本匹配策略，这里主要从0开始训练自己的数据集。首先大刀是在windows电脑端完成数据集的标注，linux ubuntu系统中完成模型的训练。对windows系统电脑无要求，训练的电脑最好有gpu（没有gpu在cpu下也能训练，就是速度感人）默认大家已经有conda的环境，如果没有的话，请参考(windows 下：linux下：)1.数据标注在w
前言在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：jieba分词SnowNLP北京大学PKUse清华大学THULACHanLPFoolNLTK哈工大LTP斯坦福分词器CoreNLPBaiduLac这里，我们不使用上述的工具，而是利用bert训练一个自己的分词器。数据预处理首先我们查看下初始的数据：data/sighan2005/raw_data/training.txt１９９８年 ， 中国
参考BERT fine-tune 终极实践教程Bert 实战bert在主要分为两个任务：一、训练语言模型和预训练部分（run_pretraining.py），二、训练具体任务的fine-turning部分(run_classifier.py适用于分类情况/run_squad.py适用于问答情况)一、 下载预训练模型， 预训练模型可以在google的开源界面找到，对于中文可以直接下载对应的中文预训练
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2024-10-13 21:24:10
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python-在多处理模块中使用所有内核的100％我有两段代码用于学习Python 3.1中的多处理。 我的目标是使用所有可用处理器中的100％。但是，此处的代码段在所有处理器上仅达到30％-50％。无论如何，要“强制” python使用全部100％？操作系统（Windows 7、64位）是否限制了Python对处理器的访问？在下面的代码段运行时，我打开任务管理器并观察处理器的峰值，但从未达到并维
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2024-10-10 10:16:59
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bert诞生至今已经有2年了，其产生的影响和一直延伸至今的衍生模型固然是不用我来赘述，为了积累下以往的学习内容防止忘记，就把笔记整理下。本文的主要从模型运行过程的视角来介绍下google的原生bert是怎么运作和调用的。首先还是上图：这是一张transformer的模型框架，这个框架左边一半你就可以理解是一个bert的主干网络，真正的bert是由左边这一小块一小块堆叠而成的，所谓的bert（即双向
作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
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2024-08-06 13:36:09
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利用Bert的过程是基本一样的，核心过程都是用Transformer作为特征抽取器，用Bert预训练模型初始化Transformer的参数，然后再用当前任务Fine-tuning一下，仅此而已。在应用Bert的时候，真正使用某个应用的数据，是在第二阶段Fine-tuning阶段，通过用手头任务的训练数据对Transformer进行训练，调整参数，将Transformer的参数针对手头任务进行Fin
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2024-04-17 12:02:18
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win10小课堂：玩游戏优化设置教程一、开启“游戏模式”二、禁用Nagle算法三、关闭不相干服务四、禁用全屏优化五、GeForce Experience设置六、关闭 Windows Defender七、关闭Xbox后台录制八、调整显卡控制面板 一、开启“游戏模式”游戏模式在Win10中是默认开启的，但有些系统可能会被关闭，建议自行检查一下。Win10的游戏模式有两个作用，一是游戏时阻止Windo
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2024-05-13 19:23:38
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有些时候，我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： &
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2024-03-26 23:32:39
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前段时间仔细研究了下Bert论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。了解到bert其实用的网络结构就是Transformer，因此，又去仔细看了下《Attention is all you need》。对Bert和Transformer有了一个大概的理解。但是其中有个
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2024-03-22 14:10:01
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Bert模型学习之环境配置（一）毕业论文写到结尾，着手增加数据量，结果翻车，模型变的不靠谱（实际模型它太不健壮了）。 一开始选择用word2vec结合tfidf加权模型求句向量，但是数据量稍微增大就会报错；改用word2vec求平均句向量，正确率掉到了0.47。心态崩了。目前，论文的指导老师推荐了bert模型，也是现在比较流行的，网上说效果比较好。现在正在安装环境，踩坑多多，希望记录一下，快快的更
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2024-05-20 09:29:17
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及
# 如何在 PyTorch 中强制不使用 GPU
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，默认情况下，它能够自动识别并使用计算机上的 GPU（图形处理器）以加速计算。然而，有时我们可能需要在 CPU（中央处理器）上运行模型，例如在没有 GPU 的机器上，或者为了调试和测试。在本篇文章中，我将指导你如何在 PyTorch 中不使用 GPU，并确保你了解每一步的细节。
## 流程概述
我们
BERT有什么局限性？从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下：BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，假设我们Mask住”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”
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2024-08-12 18:03:04
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目前效果较好的大部分的nlp任务都会应用预训练语言模型的迁移知识，主要是采用两阶段的模型。第一阶段进行预训练，一般是训练一个语言模型。最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务，一个是Masked Language Model，还有一个是Next Sentence Prediction。通过预训练能够利用海量的无标注的语料，以从中抽取出语言学特征，并在第二阶段结合具体任务，把这些从海量无
1.BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer
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2023-09-23 20:32:56
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一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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