NLP神器Transformers入门简单概述
在这篇博客中，我们将深入探索 🤗 Transformers —— 一个为 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 设计的先进机器学习库。🤗 Transformers 提供了易于使用的 API 和工具，使得下载和训练前沿的预训练模型变得轻而易举。利用预训练模型不仅能减少计算成本和碳足迹，还能节省从头训练模型所需的时间和资源。这些模型支持多种不同模态的常见任务，如： 自然语言处理（NLP）：文本分类...
C#win form解决导入CSV文件数据缺失问题
winform CSV文件入库数据缺失 public string TransferCSVData(string csvFile, string tablename, string connectionString) { try { DataTable dataTable = new DataTable(); string[] columnNames = File.ReadLines(csvFile, ...
【Transformer-Hugging Face手册 08/10】使用脚本进行训练
三、运行脚本3.1 torch脚本3.2 tensorflow脚本 四、分布式训练和混合精度五、在 TPU 上运行脚本六、测试脚本七、从检查点恢复训练八、分享您的模型 一、说明 除了 Transformers 笔记本之外，还有一些示例脚本演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 或 JAX/Flax 为任务训练模型。 您还可以找到我们在研究项目中使用的脚本和遗留示例，这些示例大多是社...
论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection
ios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/ 您还可以一键导入到 ivySCI 文献管理软件阅读，并在论文中引用 」 1. 源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换为能输入transformer的格式。这样做是为了利用自然语言与高级编程语言之间的相似性。 2. 模型准备：使用大规模的基于Transformer的语言模型进行训练和微调。其中，本文主要考虑了BERT (Bidirection...
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（一）
《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑，此处权当一个记录。 1.自定义数据中enc_input、dec_input及dec_output的区别 博文中给出了两对德语翻译成英语的例子： # S: decoding input 的起始符# E: decoding output 的结束符# P：意为pa...
undefined symbol: avio_protocol_get_class, version LIBAVFORMAT_58
.so.58 (0xa6f1c000) libavfilter.so.7 => /lib/arm-linux-gnueabihf/libavfilter.so.7 (0xa6cdb000) libavformat.so.58 => /lib/arm-linux-gnueabihf/libavformat.so.58 (0xa6b19000) libavcodec.so.58 => /lib/arm-lin...
开发实践9_OnlinePlatform笔记
学习朔宁夫开发工程师课程笔记。 0架构： 01. MyDoc\PycharmProjects\ProjOnline，注册一个index app备主页用。 02. python manage.py startapp users, python manage.py startapp course. install apps. 03. total url urlpatterns = [ # http://127...
End-to-End Object Detection with Transformers（DETR）
总结：这篇文档介绍了一个基于transformer和双分配匹配损失的新型目标检测系统（DETR）。传统的目标检测方法使用间接方法进行目标预测，而DETR将目标检测视为直接的集合预测问题，简化了检测流程，并减少了手动设计的组件。文档还提到了该方法在COCO数据集上的测试结果和与其他方法的比较。 问题： 1. 目标检测的现代方法通常是基于什么样的初始猜测进行预测？ 目标检测的现代方法通常是基于对图像中可能存在...
【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）
👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是特征提取网络EfficientFormerV2，其是一种针对移动设备优化的视觉变换器（Vision Transformer），它通过重新考虑ViTs的设计选择，实现了低延迟和高参数效率，通过修改改网络我们的参数量降低了约百分之五十，GFLOPs也降低了百分之五十，其作为一种高效和轻量化的网络无论从精度还是效果上都非...
C++仿函数、万能头文件、transform学习
main(){ int arr[] = { 1, 2, 3, 4, 5 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int to_add = 5; transform(arr, arr + n, arr, increment(to_add)); for (int i = 0; i<n; i++) cout << arr[i] << " ";} 代码是用仿函数实现...