本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理文本...
获取token IDs 和 attention masks 后,需要将其存储并创建一个自定义的 PyTorch 数据集。 import randomfrom collections import defaultdictimport torchfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Sampler, SequentialSampler class CustomTrip...
获取token IDs 和 attention masks 后,需要将其存储并创建一个自定义的 PyTorch 数据集。 import random from collections import defaultdict import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Sampler, SequentialSampler class CustomTripletDataset(Dataset): def __init__(self, tokens, attention_ma...
我们可以使用PyTorch内置的TripletMarginLoss来实现Triplet Loss。 # 定义TripletMarginLosstriplet_loss=nn.TripletMarginLoss(margin=1.0,p=2)# 示例:计算损失defcompute_triplet_loss(anchor,positive,negative):loss=triplet_loss(anchor,positive,negative)returnloss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4. 训练模型 模型...
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 encode() 方法可以直接处理...
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调 本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型,并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数,通过缩小锚点与正例间的距离,同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ,其中的 ...
适合于图像的细粒度分类任务，感兴趣可以看看。chencodeX/triplet-loss-pytorch
Pytorch如何加载用于三元组损失函数Triplet loss的数据？batch:data: [ a p n ] * batch_size//3 ...
triplet loss pytorth 本项目使用了pytorch本身自带的TripletMarginLoss 来实现三元组损失。同时自己设计了一个高度兼容的组织三元组数据的Dataloader。 Dataloader 的实现参考了pytorch本身Dataloader的设计理念,使用了数据缓冲区和线程池配合的方案,能让你的模型在GPU上全力运算的同时,CPU和IO提前为你准备好下一个batch的...