Esim：ESIM（Enhanced Sequential Inference Model）是一个综合应用了BiLSTM和注意力机制的模型，在文本匹配中效果十分强大，也是目前为止非常最复杂的模型。首先什么是文本匹配，简单来说就是分析两个句子是否具有某种关系，比如有一个问题，现在给出一个答案，我们就需要分析这个答案是否匹配这个问题，所以也可以看成是一个二分类问题（输出是或者不是）。现在主要基于SNI
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2023-10-11 20:52:44
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ESIM（Enhanced Sequential Inference Model）是一个综合应用了BiLSTM和注意力机制的模型，在文本匹配中效果十分强大，也是目前为止我见过结构最复杂的模型，下面将会结合公式和感性的理解去一步步推导这个模型。首先什么是文本匹配，简单来说就是分析两个句子是否具有某种关系，比如有一个问题，现在给出一个答案，我们就需要分析这个答案是否匹配这个问题，所以也可以看成是一个二
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2024-04-09 08:07:19
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ESIM是一个综合应用了BiLSTM和注意力机制的模型，在文本匹配中效果十分强大.文本匹配说就是分析两个句子是否具有某种关系，比如有一个问题，现在给出一个答案，我们就需要分析这个答案是否匹配这个问题，所以也可以看成是一个二分类问题（输出是或者不是）。现在主要基于SNIL和MutilNLI这两个语料库，它们包含两个句子premise和hypothesis以及一个label，label就是判断这两个句
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2023-11-10 07:31:45
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寒暑假的梦幻联动可能是要过去了，最近的数模竞赛正好有关于新冠疫情的题目，于是想借机亲自分析这场梦幻联动的主角 COVID-19。参数估计方法？题目要求我们结合治愈率，死亡率等因素分析预测除中国外的某一国家的未来疫情数据，鉴于对于‘自由’的热爱，我们首先选择了自由美利坚来当做预测的目标，想要确定参数，我们首先需要做的就是寻找数据，本来自己想用python爬虫来解决，奈何自己爬虫的水平还是不够，最终还
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2024-01-31 18:09:00
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文章目录异构图HeteroGraphConv初始化forward例子参考 异构图相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。 例如在下图中，”用户”和”游戏”节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。 因此异构图才是最能够表达和适用我们真实世界的各种表达的。下面可以使用DGL创建一个如下的异构图： 一共有三种实体，三种关系的异构图im
随着物联网时代的到来，以及可穿戴的设备的普及，在智能手机终端遇挫的eSIM卡正在迎来春天。苹果的Apple SIM卡遭遇了重重挫折，只有为数不多的几家运营商支持，而绝大多数的中国消费者更是从未听闻。中国用户接触到的最多的就是类似魅族的SoftSIM服务，而且只能在境外购买流量使用。 虽然手机用户想体验eSIM还遥遥无期，但是国内的运营商正在利用eSIM卡积极部署自己的物联网平台。因为对于运营商来
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2024-03-15 20:21:12
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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综合来源：中国经济网（ID:ourcecn）、互联网热点、腾讯数码、凤凰新闻每个人的手机里都躺着一张SIM卡这些年来它一直在变小你有没有想过SIM卡有一天会变“没有”？中国联通重磅宣布！据广州联通透露，联通3月7日在上海、天津、广州、深圳、郑州和长沙6城市率先启动Apple Watch Series 3 的eSIM(一号双终端)业务。什么是eSIM？eSIM卡又称嵌入式SIM卡，简单的说就是将传统
1、CDMA烧号的基本概念 例如： 我现在在用得是中国电信的189号码，用的是三星CDMA手机+UIM卡 现在希望用BB 9530，但9530是需要把号码烧到手机中的； 那么我们到底需要把哪些东西写到手机中呢？ 一共三个信息： a）IMSI：国际移动用户识别码（唯一标识），IMSI = MCC + MNC + MSIN，其中MCC是指移动台国家代码（3 位，中国460），MNC是指移动网代码（2
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2024-05-07 07:34:43
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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一.线程mDispatcherThread分发： 上一篇讲到了InputDispatcher::notifyKey（）。看看这个函数的主要的函数调用：void InputDispatcher::notifyKey(const NotifyKeyArgs* args) {
KeyEvent event;
event.initialize(arg
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2024-05-29 15:12:46
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目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
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2023-08-01 14:21:55
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PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
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目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
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众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
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2023-07-30 00:22:31
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目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
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2023-08-20 23:12:38
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如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
