作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/312 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 工具库 transformers 的开源方 Hugging Face 刚刚发…

  Hugging Face是什么?它作为一个GitHub史上增长最快的AI项目,创始人将它的成功归功于弥补了科学与生产之间的鸿沟.什么意思呢?因为现在很多AI研究者写了大量的论文和开源了大量的代码,但是AI工程师又不能直接很好的使用,而Hugging Face将这些AI模型进行了更好的封装,满足了AI工程师的生产实践需要,大大降低了AI模型使用的门槛.Hugging Face已经共享了超100,000个预训练模型,10,000个数据集,涵盖了 NLP.计算机视觉.语音.时间序列.生物学.强化学…

介绍 基于语言.视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例.增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们.Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言.语音和视觉模型方面取得进步.Hugging Face 的 Optimum 库,通过和 ONNX Runtime 的集成进行训练,为许多流行的 Hugging Face 模型提供了一个开放的解决方案,可以将训练时间缩短 35% 或…

Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版.FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型.相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高.Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿. 在之前的一篇博文中,我…

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…

Torchvision模型微调 本文将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成.将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构,对每个模型进行自定义调整. 将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取. 在微调中,从预训练模型开始,更新新任务的所有模型参数,实质上是重新训…

一个月前,我们 宣布了与 ILLA Cloud 与达成的合作,ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其他相关功能. 今天,我们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新,经过双方团队的沟通和推进,ILLA Cloud 现以发布 2.0 正式版 --用户可以将 ILLA Cloud 的应用构建能力与 Hugging Face 上先进的 AI 模型相结合,借助两个平台的优势为团队带来更进一步的效率提升. ILLA…

作者:Tiezhen.Adina.Luke Hugging Face 的中国社区成立已经有五个月之久,我们也非常高兴的看到 Hugging Face 相关的中文内容在各个平台广受好评,我们也注意到,Hugging Face Hub 上有众多国内开发者们的创新和贡献.因此,我们非常高兴的宣布: 欢迎来到 Hugging Face 中文博客! 我们非常高兴地向你介绍一个新的.中文的 Hugging Face 博客! 这是我们 Hugging Face 博客的中文版,这个博客将以中文内容,向全球的中文…

这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…