BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
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2024-06-11 12:57:09
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BERT是NLP领域让预训练这件事情出圈的工作。开篇Introduction介绍了两类主流的预训练方法： 1、feature-based，即基于特征的，即我首先通过预训练得到一些比较好的特征，然后将这些特征作为额外的训练数据输入到模型中，从而使得模型在训练起来变得容易很多； 2、fine-tuning，即基于微调的。即我首先用其他数据集做预训练，训练好之后，我再去用我所需要的针对我的任务的数据
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2024-09-11 23:00:10
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1.管理区类型 在前一篇笔记中，已经对节点的概念进行了讲解。而节点又被分为多个管理区（zone），zone用于表示内存中的某个范围。管理区被分为多个类型。 ZONE_DMA：内存首部16MB，即低端范围的物理内存，某些工业标准体系结构（ISA）设备需要用到ZONE_D
目录前言：FGSMPGDFreeLBVirtual Adversarial Training效果前言：对抗训练是魔改训练方式的一种，凡事对抗一下，说不定可以提高性能，建议都试一试，网上关于对抗训练的代码已经有很多啦，笔者这里简单汇总一些，供快速应用到自己的代码中，看效果，下面的代码包括FGSM,PGD.FreeLB,Virtual Adversarial Training。说明：(1)本篇不讲原理
目录简单编码规则简单编码例题部分常用标签例题一例题二例题三例题四例题五例题六例题七例题八字段扩充对标签值扩充扩充情况扩充方法扩充样例对 Length 字段扩充扩充情况扩充方法扩充样例参考资料简单编码规则基本编码规则(Basic Encoding Rule)把 ASN.1 表示的抽象类型值编码为字节串，这种字节串的结构为类型—长度—值，简称 TLV(Type-Length-Value)。其中 Typ
我们平时在机场能看到很多三字代码有的三字代码一目了然，一看就知道是哪个机场，但有些三字代码的含义就很难猜得出来了。 这些三字代码到底有什么含义呢？我们先来看看澳洲一些机场的三字代码吧。悉尼(Sydney)、墨尔本(Melbourne)和珀斯(Perth)三地的机场代码分别为“SYD”、“MEL”和“PER”，取英文地名的前三个字母倒也不难理解。但并不是所有三字代码都是这么取来的，例如布
Bert源代码（二）模型模型训练、评估和预测流程Bert模型Transformer模型Bert模型Bert模型代码解析参考文献 export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12
export GLUE_DIR=/path/to/glue
python run_classifier.py \
--task_name=MRPC
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2024-09-21 10:09:35
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1. 前言在环视图像的网络中，常使用鸟瞰图来进行特征提取，尽管比体素表示更加高效，但也会损失部分信息，为了解决这个问题，TPVFormer论文中提出了三个视图来表示三维特征的方法，并且在实验中验证了仅使用图像作为输入，能够与雷达获得相当的分割效果。本文主要介绍如何在本地运行mini数据集，以及生成对应的视频，后续会对源码进行深入学习。mini数据集: https://pan.baidu.com/s
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、测试代码二、分析和调试1.查看死锁线程2.创建转储文件3.VS调试总结 前言前段时间遇到一个三个锁死锁的问题，程序的部分业务是正常的，但是部分业务不能正常执行。最后还是通过转储文件，结合代码调试，才解决了问题。一、测试代码如下代码中是一个简化的死锁，实际情况中代码层层嵌套，有些变量因为是全局变量，所以对应的锁遍布整个
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。
原创
精选
2022-12-13 10:41:10
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输出参数INFO:tensorflow:*** Features ***
INFO:tensorflow: name = input_ids, shape = (8, 128)
INFO:tensorflow: name = input_mask, shape = (8, 128)
INFO:tensorflow: name = masked_lm_ids, shape = (8, 20)
react三种启动模式legacy// LegacyRoot
ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('root'), dom => {}); // 支持callback回调, 参数是一个dom对象Blocking模式仅提供了 concurrent 模式的小部分功能, 作为迁移到 concurrent 模式的第一个步骤./
本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Bert：Bidirectional Encoder Representations from Transformers
一种从Transformers模型得来的双向编码表
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2024-09-26 10:30:46
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作者：邱震宇看过我文章的同学肯定知道，我一直在关注bert模型的性能优化相关研究，而这篇论文正好是与transformer的性能优化相关，并且我认为它的方法不需要做太多的适配就能应用在预训练模型上面，实用性较高，因此推荐给大家。众所周知，经典的transformer架构中采用了multi-head attention机制来引导模型从不同角度学习不同的语义信息，从各种实验对比中也能发现多头机制确实能
经过长达一个月的复现，终于成功利用MindSpore复现了Swin Transformer在imagenet上的分类精度，中间踩过很多的坑，这个帖子就作为复现Swin Transformer的记录贴，希望能对大家复现2021年这种充满训练Trick的论文有所帮助。复现着复现着突然Swin就拿了最佳论文了，当时感觉也非常有意思，突然就在复现ICCV2021的最佳论文了，模型的效果的确很炸裂。博客所有
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2024-10-14 14:24:13
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Bert提出了很好的双向LM训练和迁移框架，但它的训练方式槽点较多，这一章就训练方案改良，我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT，看作者这两篇paper是一个组的作品，所以存在一些共同点~。正在施工中的代码库也接入了这两种模型作为backbone，同时支持半监督，领域迁移，降噪loss，蒸馏等模型优化项，感兴趣的戳这里>>SimpleClassifi
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）fasttext模型在大量类别上能够快速训练的原因、为了提升fasttext模型的评估指标做了哪些优化 简述BERT模型的训练过程、BERT模型在推断过程中做了哪些性能优化、BERT模型在训练过程中做了哪些性能优化 在某个模型训练过程中遇到的难题
定义并实现一个简单的Computer类 包含数据成员(芯片、内存以及光驱等): 芯片（cpu），cpu为CPU类的一个对象； 内存（ram），ram为RAM类的一个对象； 光驱（cdrom），cdrom为CDROM类的一个对象； 有两个公有成员函数run、stop。 注：所有类都要有复制构造函数#include <iostream>
using namespace std;
clas
Mrctf&Super32官方exp复现**前言： 说实话，这次MRCTF的比赛题的质量很高，高的我这种菜鸡都不太会做，所以赛后根据官方的exp来复现一下，这里只简绍一下exp的大概思路/ 思路：我们要让其换表，也就是base32编码后再进行换表，换表后再与解码后的大小check进行替换，结果其大于预先程序设定的大小，这样就直接产生了溢出，这里官方的exp是溢出打top chunk的siz
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2024-07-13 07:28:38
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文章目录前言一、swin-transformer结构二、环境搭建1.克隆工程2.创建环境3.安装pytorch4.安装其他库5.安装Apex6.小结7.代码运行三、出现问题及解决办法总结 前言 为了学业在tensorflow和pytorch中渐行渐远，复现他人的成果是一条不比自己创新简单的道路，过程中会遇到各种各样
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2024-09-29 18:07:40
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