https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目录 概述 BERT 模型架构 Input Representation Pre-training Tasks Task #1: Masked LM Task #2: Next Sentence Prediction Pre-training Procedure Fine-tuning Procedure Comparison of BERT and OpenAI GPT 实验 GLUE Datasets G

ELMo的概念也是很早就出了,应该是18年初的事情了.但我仍然是后知后觉,居然还是等BERT出来很久之后,才知道有这么个东西.这两天才仔细看了下论文和源码,在这里做一些记录,如果有不详实的地方,欢迎指出~ 文章目录前言一. ELMo原理1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs原理4. 生成ELMo词向量5. 结合下游NLP任务二. PyTorch实现1. 字符编码层2. biLMs层3. 生成ELMo词向量三. 实验四. 一些分析1. 使用哪些层的输出?2. 在哪里加入ELMo

目录 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 1.1 FCN网络结构 1.2 U-NET网络 1.3 CTPN网络 二. EAST结构分析 2.1 结构简述 2.2 结构详解 三. EAST细节分析 3.1 标签制作 3.2 LOSS计算 3.3 NMS计算 四. Pytorch源码分析 五. 第一次更新内容 五. 参考文献 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 在介绍EAST网络之前我们先介绍一下前面的几个网络,看看这个EA

BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision.transforms.这3个子包的具体介绍可以参考官网:http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html.具体

原文链接 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058479 写得特别好!最近正好在学习pytorch,学习一下! PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor

Bert系列(一)——demo运行 Bert系列(二)——模型主体源码解读 Bert系列(三)——源码解读之Pre-trainBert系列(四)——源码解读之Fine-tune 转载自: https://www.jianshu.com/p/3d0bb34c488a [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析 https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/83062188

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

前言 申请的专栏开通了,刚好最近闲下来了,就打算开这个坑了hhhhh 第一篇就先讲一讲pytorch的运行机制好了... 记得当时刚刚接触的时候一直搞不明白,为什么自己只是定义了几个网络,就可以完整的训练整个模型,它背后的机制又是如何,搞明白了这个,才有可能去做更多的定制的更改,比如更改loss,反传方式,梯度下降机制,甚至自定义参数更新速率(比如学习率随着迭代轮数下降),文章比较浅显,希望各位大神不吝赐教. 知识储备 看此文章的前提,大概需要你写过一个利用pytorch的训练程序,哪怕官网上的

代码:https://github.com/chenxijun1029/DeepFM_with_PyTorch 2020/12/2首先是数据预处理文件:dataPreprocess.py1. 源数据集是kaggle上的criteo,train.txt第一列是label,txt文件不能直接用pandas读成csv,小心有field是空2. 连续型数值有裁剪,离散值加了unknown3.

动态库接口定义: gcc: 定义在动态库的显示属性: 作用对象: 函数.变量.模板以及C++类 default: 表示在动态库内可见 hidden: 表示不可见 #define EXPORT __attribute__((__visibility__("default"))) 微软: #define C10_EXPORT __declspec(dllexport) 制作dll时候用 #define C10_IMPORT __declspec(dllimport) 调用dll时候用 放到

结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格. 这里的loss是我训练的 0.77 ,由于损失函数是我自己写的,所以可能跟大家的不太一样,这个不重要,重要的是学习思路. 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法,他是一阶段的检测算法. 一阶段(one-stage):检测物体的同时进行分类.(代表论文:yolov1 - yolov5) 二阶段(two-stage):先检测出物体,再进行分类.(代表论文:rcnn,fast-rcnn) 重点要理解yolov1的数据特征标注方式. 只有理解了数据特征的标

2017年11月22日00:25:54 对lib下面的TH的大致结构基本上理解了,我阅读pytorch底层代码的目的是为了知道 python层面那个_C模块是个什么东西,底层完全黑箱的话对于理解pytorch的优缺点太欠缺了. 看到 TH 的 Tensor 结构体定义中offset等变量时不甚理解,然后搜到个大牛的博客,下面是第一篇: 从零开始山寨Caffe·零:必先利其器 快速浏览了一下这个系列,看的压力山大... 大致理解是offset是为了让Tensor在内存中线性化存储,计算和传输成本低

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor

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[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 0x00 摘要 0x01 前向操作 1.1 并行 1.2 Gather 1.2.1 Python世界 1.2.2 C++世界 0x02 计算损失 0x03 后向传播 3.1 分发梯度 3.1.1 Gather.backward 3.1.2 Scatter 3.1.3 C++ 3.2 并行后向传播 3.3 归并梯度 3