http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/
推荐github上的一个NLP代码实现的教程:nlp-tutorial,一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。 教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,把常用NLP模型用不到100行的代码实现了,教程里附论文下载,并且包含py和ipynb文件,经过测试...
1、使用 MirroredStrategy 训练 MNIST 的 Tutorial。 2、官方 ResNet50 使用 MirroredStrategy 训练 ImageNet。 3、ResNet50 使用 TPUStrategy 训练 ImageNet。 4、使用 MultiWorkerMirroredStrategy 训练 MNIST 的 Tutorial。 5、使用 MirroredStrategy 训练NCF。 6、使用 MirroredStrategy 训练Transformer。 4、在自定义训...
Transformer models can also perform tasks on several modalities combined, such as table question answering, optical character recognition, information extraction from scanned documents, video classification, and visual question answering.🤗 Transformers provides APIs to quickly download and use those ...
python nlp machine-learning natural-language-processing deep-learning tensorflow pytorch transformer speech-recognition seq2seq flax pretrained-models language-models nlp-library language-model hacktoberfest bert jax pytorch-transformers model-hub Updated Apr 25, 2025 Python keras-team / keras Star 62....
首先,会介绍如何使用注意力机制提升基于RNN的编码器-解码器架构的性能,然后会完全摒弃RNN,介绍只使用注意力的架构,被称为Transformer(转换器)。最后,会介绍2018、2019两年NLP领域的进展,包括强大的语言模型,比如GPT-2和Bert,两者都是基于Transformer的。 先从一个简单有趣的模型开始,它能写出莎士比亚风格的文字。
近日,谷歌官方在Github开放了一份神经机器翻译教程,该教程从基本概念实现开始,首先搭建了一个简单的NMT模型,随后更进一步引进注意力机制和多层 LSTM 加强系统的性能,最后谷歌根据 GNMT 提供了更进一步改进的技巧和细节,这些技巧能令该NMT系统达到极其高的精度。机器之心对该教程进行简要的描述,跟详细和精确的内容请查看...
8.章节八:NLP项目基于Transformer中英翻译(《带你学AI与TensorFlow2实战八之Transformer中英翻译》): 9.章节九:NLP项目基于BERT预训练模型实战(《带你学AI与TensorFlow2实战九之Bert中文文本摘要》): 10.章节十:强化学习DQN实战走迷宫(《带你学AI与TensorFlow2实战十之基于DQN实战走迷宫》): ...
当官方代码发布后会发生什么?数据读取器仍然会保持稳定,甚至可以导入官方发布的权重到这个库中(作者认为他会完成这一过程,因为实际的 Transformer 还是比较容易实现的) 作者强烈建议阅读项目中的 tutorial.ipynb 文件,它展示了整个项目的使用过程。 重要的代码概念 ...
当官方代码发布后会发生什么?数据读取器仍然会保持稳定,甚至可以导入官方发布的权重到这个库中(作者认为他会完成这一过程,因为实际的 Transformer 还是比较容易实现的) 作者强烈建议阅读项目中的 tutorial.ipynb 文件,它展示了整个项目的使用过程。 重要的代码概念 ...