NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加,以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代.BERT.RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利,但也引发了一些新的问题. 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言,包含更多的参数,动辄数十亿.在针对不同下游任务做微调时,存储和训练这种大模型是十分昂贵且耗时的. 尤其对于机器翻译任务而言,如果针对一对语言对就需要存储和微调这样一个"庞然大物",显然…

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工…

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te…

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais…

预训练模型 在CV中,预训练模型如ImagNet取得很大的成功,而在NLP中之前一直没有一个可以承担此角色的模型,目前,预训练模型如雨后春笋,是当今NLP领域最热的研究领域之一. 预训练模型属于迁移学习,即在某一任务上训练的模型,经过微调(finetune)可以应用到其它任务上. 在NLP领域,最早的预训练模型可以说是word2vec, Mikolov应用语言模型进行训练,产生的词向量(word embeddings)可以用于其他任务上,这样的词向量在目标任务上,可以固定不变,也可以随着模型训练…

Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络.这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率. 1,使用预训练网络的 bottleneck 特征:一分钟达到90%的正确率 我们将使用VGG-16网络,该网络在 ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们之前提到过了.因为 ImageNet…

1. 模型下载 import re import os import glob import torch from torch.hub import download_url_to_file from torch.hub import urlparse import torchvision.models as models def download_model(url, dst_path): parts = urlparse(url) filename = os.path.basename(pa…

告别node-forever,拥抱PM2 返回原文英文原文:Goodbye node-forever,hello PM2 devo.ps团队对JavaScript的迷恋已经不是什么秘密了;node.js作为服务器端,AngularJS作为客户端,某种程度上说,我们的堆栈是用它建成的.我们构建静态客户端和RESTful JSON API的方法意味着我们跑了很多的node.js,我必须承认尽管node.js的一切都令人敬畏,但当我们在生产环境中运行它时它仍然会让我们感到头疼.相比一些更加成熟的语言,…

1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from mxnet import image from mxnet import autograd 2. 导入数据 我使用cifar10这个数据集,使用gluon自带的模块下载到本地并且为了…