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2024-05-23 16:00:29
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# 如何使用 PyTorch 实现中文 ALBERT Base
在当今的自然语言处理（NLP）领域，ALBERT 模型因其高效的特性而备受关注。ALBERT，或“A Lite BERT”，是对 BERT 的一种改进，其中中文版本的 ALBERT Base 在许多中文任务中表现良好。本文将为刚入行的小白介绍如何在 PyTorch 中实现中文 ALBERT Base。
## 整体流程
为了简化理
原创
2024-08-11 03:32:26
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文章目录Autograd: 自动求导机制张量（Tensor）梯度 Autograd: 自动求导机制PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包。 我们先简单介绍一下这个包，然后训练第一个简单的神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。 它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据你的代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tensor）t
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2024-01-15 21:42:44
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PyTorch：TorchScript 概要IntroBasic Usage1. torch.jit.traceAPI DefinitionExample (tracing a function)Example (tracing an nn.Module)2. torch.jit.scriptAPI DefinitionExample (scripting a function)Example
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2023-11-20 00:35:10
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# PyTorch与TensorFlow：深度学习框架的比较与示例
在近年来的深度学习领域中，PyTorch和TensorFlow无疑是两大最受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建神经网络并进行训练，但它们在设计理念、易用性和实现方式上存在一些差异。本文将通过对比这两种框架，并提供示例代码，帮助您理解它们的特点和使用场景。
## 1. PyTorch与TensorFlow概述
**Tensor
原创
2024-10-20 06:44:40
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EfficientDet 难复现，复现即趟坑。在此 Github 项目中，开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet，速度比原版高 20 余倍。如今，该项目已经登上 Github Trending 热榜。去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 Efficie
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2024-05-27 11:17:40
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ALBERTALBERT: A Lite BERT For Self-Supervised Learning Of Language Represen
原创
2022-12-26 18:24:16
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这里面的根目录下的 sdb1 就是我们 U 盘或者 TF 卡的设备，它挂载到了 /run/media/sdb1 这个路径上大家也可以把我们的U盘或者 TF卡拔下来对比下，然后我们进到这个路径，直接使用 cd /run/media/sdb1 我们就可以看到 hello 这个可执行文件了，如下图所示。我们可以直接使用 cp 命令把它拷贝到开发板 opt 目录下，输入 cp hello /opt 然后我
谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版。虽然在此之前关于 TensorFlow2.0 的众多更新已经放出，但作为当前最为流行的深度学习框架，2.0 Alpha 版的正式发布依旧引人关注。此外，今日谷歌还开源了新的框架与库，发布了两款有趣的开发硬件，还换了 Logo。自 2015 年开源以来，TensorFl
Albert Einstein，1879年出生于德国符腾堡的乌尔姆市。1896年进入瑞士苏黎世工业大学学习，并于1900年毕业。他大学期间就表现出“离经叛道”的性格，颇受教授们责难。毕业即失业。1902年到瑞士专利局工作，1909年开始当教授。他早期一系列最具有创造性、最有历史意义的研究工作，如创立相对论，都是在专利局工作时利用业余时间进行的。1914年起，他任德国威廉皇家学会物理研究所所长兼柏林
原创
2022-07-12 10:50:02
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import torchA_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vectorB = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])C = B.index_select(1, A_idx)# 1 3# 4 6
原创
2022-07-19 11:48:58
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view>>> import torch>>> a = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> b=a.view([480,10,640,3])>>> b.size()(480L, 10L, 640L, 3L)
原创
2022-07-19 11:49:22
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permute>>> img_nhwc = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> img_nhwc.size()torch.Size([10, 480, 640, 3])>>> img_nchw = img_nhwc.permute(0, 3, 1, 2)>>> img_nchw.size()torch.Size([10, 3, 480, 640])
原创
2022-07-19 11:49:26
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# PyTorch 中的 TensorFlow (TF) 概念以及转换指南
在深度学习的世界里，PyTorch 和 TensorFlow（TF）是两个广泛使用的框架。许多开发者在学习过程中会遇到将两个框架进行比较或转换的需求。本文将帮助你理解如何用 PyTorch 实现 TensorFlow 中的概念。我们将通过流程图和甘特图来展示实现的步骤，并提供具体的代码示例和解释。
## 实现步骤
以
目录01、SD卡02、TF卡03、TF转SD卡04、注意事项01、SD卡SD卡是SecureDigitalCard的英文缩写，直译就是“安全数字卡”，正式缩写为SD，是SD协会开发的一种专有 的非易失性 存储卡格式，用于便携式设备。由于它体积小、数据传输速度快、可热插拔等优良的特性，被广泛地于便携式装置上使用。该标准于1999年8月由SanDisk，松下（MatsushitaE
几乎所有深度学习框架背后的设计核心都是张量与计算图；Tensor 即张量，在 tf 中也有这个概念，tensor 是 pytorch 和 tf 非常重要的数据结构，可以理解为多维数组，它可以是一个数、一个向量、一个矩阵、多维数组；Tensor 可以用 GPU 加速；在 pytorch 中其用法类似于 numpy； 本教程环境 pytorch 1.3以上创建 Tensor方式1：直接用 l
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2023-08-17 22:50:37
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示例1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器完整代码结果2. 词嵌入：编码形式的词汇语义2.1 N-Gram语言模型完整代码结果2.2 计算连续词袋模型(CBOW)的词向量完整代码结果3. 序列模型和长短句记忆（LSTM）模型完整代码结果4. 高级：制定动态决策和BI-LSTM CRF代码结果小结 1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器原教程网站模型将会把BOW表示映射成标
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2023-10-21 16:20:55
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前几天看没事看了眼GLUE榜单就发现了ALBERT这个模型，去arxiv搜了下没搜到，还在想什么时候放出来，没想到在Openreview上。。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvSGoogle一出手就是不一样，不再是BERT+的模式，而是做了个大改动。先来感受一下刷榜的乐趣，GLUE：SQuAD：RACE：目前github上已经放出的开源版本：非
原创
2021-03-31 21:37:52
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【代码】pytorch 与tf版本在深度学习中的常见问题。
原创
2024-05-22 00:28:18
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Collective通信操作及Pytorch示例 大模型时代，单机已经无法完成先进模型的训练和推理，分布式训练和推理将会是必然的选择。各类分布式训练和推断工具都会使用到Collective通信。网络上大多数的教程仅简单介绍这些操作的原理，没有代码示例来辅助理解。本文会介绍各类Collective通信操作，并展示pytorch中如何使用。一、Collective通信操作1. AllReduce
