第 1 步：导入库并设置 API 密钥 import openai# Set your OpenAI API key hereopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'第2步：定义搜索引擎功能 def gpt_search(query, engine='gpt-3.5-turbo', max_results=5): response = openai.Engine(engine).search( documents=['Your document collection here']...
如果您遇到问题,请尝试安装 python 包,如下所示 pip uninstall -y transformer-engine pip install torch==2.2.0 pip install transformers --upgrade pip install flash-attn==2.2.0 1. 2. 3. 4.
Feature-Engine是一个开源的Python包,用于特征工程与选择。该包作为一个transformer,与scikit-learn中的fit和transform相似,学习成本极低。 Feature-Engine好用不?当你已经构建了一个机器学习pipeline,主要是使用基于scikit-learn的API时,那构建的成本就非常低。Feature-Enginetransformer被设计为与scikit-learn管道一起工作...
)以新建encoder层为例，主要分为两个步骤：使用LSTransformerEncoderLayer.get_config函数新建config。
from facetk.engine.basis.caffenet import CaffeNet from present import present caffe_model = 'VGG_FACE.caffemodel' deploy_file = 'VGG_FACE_deploy.prototxt' # 构建transformer对象 # 输入层 transformer = caffe.io.Transformer(inputs={'data': [1, 3, 224, 224]}) ...
Feature-engine 是一个开源特征工程Python库,保留Scikit-learn功能,支持使用 fit( )函数 和 transform()函数从数据中学习,然后进行特征转换,简化了端到端特征工程管道的实现。使用Feature-engine 可以使模型开发和部署更加高效和可重用。 Feature-engine库的特点: ...
Episode 121: Moving NLP Forward With Transformer Models and Attention Aug 12, 2022 50m What's the big breakthrough for Natural Language Processing (NLP) that has dramatically advanced machine learning into deep learning? What makes these transformer models unique, and what defines "attention?" ...
使用基于Transformer的预训练模型转换后的高维数据,再使用K-Means和PCA/T-SNE实现用户的聚类 本文先介绍第一种方案的完整过程。 1 项目导图 整个项目的导图: 2 导入库 In [1]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(42) import matpl...
流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx coreml saved_model pb tflite tfjs ...
azureml.automl.runtime.featurizer.transformer.categorical.hashonehotvectorizer_transformer azureml.automl.runtime.featurizer.transformer.categorical.labelencoder_transformer azureml.automl.runtime.featurizer.transformer.categorical.onehotencoder_transformer ...