本文基于transformers库，调用bert模型，对中文、英文的稠密向量进行探究开始之前还是要说下废话，主要是想吐槽下，为啥写这个东西呢？因为我找了很多文章要么不是不清晰，要么就是基于pytorch，所以特地写了这篇基于tensorflow2.0+的运行环境这个环境没有严格要求，仅供参考 win10 + python 3.8 + tensorflow 2.9.1 + transformers
关于Tensorflow2.0版本的Bert模型 我在网上找了很久也没找到。大家应该都知道Bert模是用了Transformer模型的Encoder部分。并且我找到了Tensorflow2.0版本下的Transformer模型而且还做了个中英翻译所以我就把Tansformer模型稍微该了下，把Decoder部分去掉只剩下Encoder部分，并找了一些数据做了一个实体命名识别的例子。最后模型训练完准
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2024-05-09 13:32:33
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某某鹏BERT入门总结一、前言二、BERT简介三、准备工作1、下载2、conda换源四、anaconda安装tensorflow1、建立tensorflow虚拟环境2、安装tensorflow五、计算文本相似度1、安装bert-as-servic2、下载模型3、启动bert4、使用预训练词向量（中文测试）六、一些报错1、报错ImportError: cannot import name 'abs
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2024-05-10 18:41:52
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背景使用BERT-TensorFlow解决法研杯要素识别任务，该任务其实是一个多标签文本分类任务。模型的具体不是本文重点，故于此不细细展开说明。本文重点阐述如何部署模型。模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。SavedModel封装了Tenso
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2024-03-28 10:40:30
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1 模型结构论文信息：2018年10月，谷歌，NAACL 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 模型和代码地址 https://github.com/google-research/bertBERT自18年10月问世以来，就引起了NLP业界的广泛关注。毫不夸张的说，BERT基本上是近几年来NLP业界意义最大的一个创新，其意义主要包括大幅提高了GLUE任
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2024-03-18 16:51:33
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本文你将学到：- 如何将官方ckpt文件转为pytorch.bin以供pytorch/tensorflow使用- 如何在BERT的基础上拼接模型解决下游任务
原创
2021-06-17 16:26:03
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tensorflow中存在许多内置的模型，可以用来进行图片的识别。下面将介绍一下使用object_detection进行物体识别需要的环境。配置环境：1. 通过proto将对应的.proto文件变成.py文件。2. 首先将tensorflow_slim模块加入到环境变量中，然后打开cmd窗口，输入python, 然后输入import slim 若是不报错则证明可以环境已经导入3. 在o
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2024-04-15 15:03:57
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1. Batch Normalization对卷积层来说，批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段：如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数，并均为标量。假设小批量中有 m 个样本。在单个通道上，假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q。我们需要对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化计算时，我们使用
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2024-05-06 17:33:40
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特征提取网络分析D:\tf2\Models\research\object_detection\meta_architectures\faster_rcnn_meta_arch.pydefine a new FasterRCNNFeatureExtractor and pass it to our FasterRCNNMetaArch constructor as input.
定义一个Faste
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2024-09-06 17:45:00
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本文主要是参考了网上的文本分类例子，但网上的例子不够完善，只实现了训练的步骤，在此基础上，增加了模型数据保存，及如何调用模型。废话少说，上代码：（其中训练数据请自行下载，头条新闻数据下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1smvf5IzOMh4-lSK0kyPWNQ 提取码：aaaa预训练模型用的是“ch
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2024-10-17 06:11:04
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近年来，倾向于开发更复杂的深度学习模型从而提高模型的准确性，但这也导致了模型计算资源消耗和广泛可用性的问题，因为我们不能在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式设备)上使用如此巨大的模型。这是否意味我们必须使用更轻量化的模型，即使精度有所下降?是否有可能在智能手机或树莓派(Raspberry Pi)甚至微控制器等设备上部署这些复杂的模型呢?使用TensorFlow Lite优化模型是这些问题的答案。这
TensorBoard（2.x版本）使用入门TensorBoard工具介绍TensorBoard工作原理配套TensorBoard的代码编写一个简单的操作实例TensorFlow代码TensorBoard操作一个稍微复杂的实例TensorFlow代码TensorBoard操作注意事项说明Jupyter环境下的操作其他说明 TensorBoard工具介绍TensorBoard是TensorFlow
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2024-04-14 17:09:46
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使用GPU训练模型前言本文是《pytorch-tensorflow-Comparative study》，pytorch和tensorflow对比学习专栏，第五章—— 使用GPU训练模型。虽然说这两个框架在语法和接口的命名上有很多地方是不同的，但是深度学习的建模过程确实基本上都是一个套路的。所以该笔记的笔记方式是：在使用相同的处理功能模块上，对比记录pytorch和tensorflow两者的API
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2024-03-07 14:05:54
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基于Tensorrt 实现Bert的推理加速，记录一下流程和踩得坑1.Tensorrt的安装Tensorrt安装时要对应版本，我的版本：tensorrt官网下载链接: nVidia. 安装时按照下面的两个教程按照即可：1. 2.2.pth转onnx文件https://zhuanlan.zhihu.com/p/446477075 此文章中八1.内容写的非常详细。 需要注意的是，要看自己有几个输入，几
BERT | 使用TensorFlow无法使用显卡 大家好，我是亓官劼（qí guān jié ），在【亓官劼】公众号、GitHub、B站、华为开发者论坛等平台分享一些技术博文，主要包括前端开发、python后端开发、小程序开发、数据结构与算法、docker、Linux常用运维、NLP等相关技术博文，时光荏苒，未来可期，加油~ 如果喜欢博主的文章可以关注博主的个人公众号【亓官劼】(qí guā
原创
2022-10-26 00:26:30
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文章目录1、简介2、生态系统3、开发流程4、使用步骤5、build阶段5.1、算子融合详解GoogLeNet为例Conv+BN+Relu融合5.2、INT8量化定义基本知识阈值选择交叉熵具体步骤阈值计算校准算法6、总结7、参考资料 1、简介TensorRT是用于优化训练后的深度学习模型以实现高性能推理的SDK。TensorRT包含用于训练后的深度学习模型的深度学习推理优化器，以及用于执行的run
BERT六大瘦身大法网络剪枝：包括从模型中删除一部分不太重要的权重从而产生稀疏的权重矩阵，或者直接去掉与注意力头相对应的整个矩阵等方法来实现模型的剪枝，还有一些模型通过正则化方法实现剪枝。 低秩分解：即将原来大的权重矩阵分解多个低秩的小矩阵从而减少了运算量。这种方法既可以用于标记嵌入以节省磁盘内存，也可以用到前馈层或自注意力层的参数矩阵中以加快模型训练速度。 知识蒸馏：通过引入
本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。
初始化首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等：learning_rate = 1e-3
num_units = 256
num_layer = 3
input_size = 28
time_step = 28
tota
TensorFlow 2.0 版发布以来，Keras 已经被深度集成于 TensorFlow 框架中，Keras API 也成为了构建深度网络模型的第一选择。使用 Keras 进行模型开发与迭代是每一个数据开发人员都需要掌握的一项基本技能，让我们一起走进 Keras 的世界一探究竟。
「导语」TensorFlow 2.0 版发布以来，Keras 已经被深
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2024-09-10 10:42:01
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Transformer 自 Attention 机制提出后，加入 Attention 的 seq2seq 模型在各个任务上都有了提升，所以现在的 seq2seq 模型指的都是结合 RNN 和 Attention 的模型。 Transformer 模型使用了 self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 下图是 Transfor
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2024-04-25 15:05:49
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