Transformers》第36页

Bert (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) Pytorch 源码解读（三）

前言Bert(Bi-directionalEncoderRepresentationsfromTransformers)Pytorch版本源码解读的第三篇，也是最后一部分。这一部分为源码中，wiki_dataset.py文件中的内容，主要实现了Bert模型预训练时，数据的预处理工作。读完这一部分源码有助于更好的理解模型的输入部分的数据是如何构造的。Bert源码解读：1.模型结构源码：bert_mo

zjrn·2020-09-16 05:14

query.unwrap(SQLQuery.class).setResultTransformer弃用

替换为query.unwrap(NativeQueryImpl.class).setResultTransformer(Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP);

野比大雄的代码危机·2020-09-15 20:25

让EntityManager的Query返回Map对象

参考：1、让JPA的Query返回Map对象2、setResultTransformer(Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP)在JPA2.0中我们可以使用entityManager.createNativeQuery

weixin_33859844·2020-09-15 20:23

transformers model inputs

transformers中大部分模型的输入都是相同的。

Claroja·2020-09-12 22:31

How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers

Howtogeneratetext:usingdifferentdecodingmethodsforlanguagegenerationwithTransformersIntroductionInrecentyears,therehasbeenanincreasinginterestinopen-endedlanguagegenerationthankstotheriseoflargetransf

咕噜咕噜day·2020-09-11 21:48

transformers Tokenizer

APIclasstransformers.PreTrainedTokenizer(**kwargs)参考：https://huggingface.co/transformers/main_classes

Claroja·2020-09-11 19:48

transformers Preprocessing data

基本使用主要是使用tokenizer，首先会分割文本成单词(tokens)，然后将这些单词转换为数字。在pretrainingorfine-tuning一个model时，使用from_pretrained()来处理文本fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased

Claroja·2020-09-11 19:47

各bert 模型下载

https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt”,https://huggingface.co/transformers

kyle1314608·2020-08-25 00:26

pytorch使用Bert

主要分为以下几个步骤：下载模型放到目录中使用transformers中的BertModel，BertTokenizer来加载模型与分词器使用tokenizer的encode和decode函数分别编码与解码

林子要加油·2020-08-24 02:14

hugging face transformer文本分类运行

首先进入GitHub，搜索transformerhttps://github.com/huggingface/transformers进入这个repogitclone或者下载下来接着用pycharm或其他编辑

qq_34184324·2020-08-24 01:13

最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型...

先上开源地址：https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour官网：https://huggingface.co/pytorch-transformers

kyle1314608·2020-08-24 00:45

transformers 使用bert中文模型

pytorch下载gpu版pipinstalltorch===1.5.0torchvision===0.6.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcpu版pipinstalltorch==1.5.0+cputorchvision==0.6.0+cpu-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_

junior_programmer·2020-08-24 00:53

sklearn学习数据预处理-数据集的转换

如果数据集中出现了一些奇异点，你最好使用更加健壮的scalers或者transformers。这些不同的scalers,transformers,andnormalizers在包含奇异点的数据集上的效

chankudo·2020-08-24 00:05

M4C:Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA ---论文阅读笔记

Paper:https://arxiv.org/abs/1911.06258Code:https://ronghanghu.com/m4c/基于多模式transformer结构以及图像中文本的丰富表示形式。通过将不同模态嵌入到共同的语义空间中，自然地将不同的模式融合在一起，在该空间中，自我注意被应用于模式间和模式内上下文。使用动态指针网络进行迭代答案解码，从而允许模型通过多步预测而不是一步分类来形

CharlesWu123·2020-08-22 17:06

SA-M4C : Spatially Aware Multimodal Transformers for TextVQA --- 论文阅读笔记

Paper:https://arxiv.org/abs/2007.12146[ECCV2020]spatiallyawareself-attentionlayer:使用空间图定义每一个视觉实体只看相邻的实体，多头自注意力层的每个头都专注于关系的不同子集。每个头都考虑局部上下文，而不是将注意力分散在所有视觉实体中；避免学习多余的特征在TextVQA数据集中大约有13%的问题存在一个或多个空间词，SA

CharlesWu123·2020-08-22 17:06

【NLP】容纳众多优秀模型的自然语言处理库PyTorch-Transformers

参考网站公众号：深度学习视觉前言Github:Pytorch-transformers该工具追求着这样的一个目标，几行代码调用最先进的模型，加载训练好的模型参数，来完成自然语言项目，比如机器翻译、文本摘要

深度学习视觉·2020-08-22 12:43

Relation Classification in TAC40

直接使用transformers导入r

洛克-李·2020-08-19 18:47

springboot使用validation校验参数

可以省略不少代码，来做个笔记~首先在pom中引入依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-validation然后搞一个实体类：packagecom.robot.transformers.validateData

Gemini_Kanon·2020-08-19 07:53

[深度学习] 自然语言处理 --- Huggingface-Pytorch中文语言Bert模型预训练

尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库Transformers，已被下载超过

曾先森~~·2020-08-17 18:28

transformers理论解释

B站视频讲解Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attentionisallyouneed中所提出的seq2seq模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而BERT就是从Transformer中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer直观认识PositionalEncodingSelfAttentionMechanism残差连接和LayerNorm

东方佑·2020-08-17 03:32

pytorch 官方transformers源码

#-*-coding:utf-8-*-"""Transformer-TorchAutomaticallygeneratedbyColaboratory.Originalfileislocatedathttps://colab.research.google.com/drive/15yTJSjZpYuIWzL9hSbyThHLer4iaJjBD"""'''codebyTaeHwanJung(Jeff

东方佑·2020-08-17 03:01

[NLP] transformers 使用指南

严格意义上讲transformers并不是PyTorch的一部分，然而transformers与PyTorch或TensorFlow结合的太紧密了，而且可以把transformers看成是PyTorch

文森特没有眼泪·2020-08-16 03:22

基于sklearn的自定义转换器，用于整合到pipeline中实现标准化机器学习流水线

但是在不同场景下往往预处理的方法会出现多样性，然而sklearn所提供的预处理接口(Transformers)数量有限，有的时候往往需要我们自己编写函数对数据进行预处理。为了让我们自定义的数据预处

张小liang·2020-08-13 21:41

《BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

目录《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》1、Bert研究意义2、摘要3、Bert衍生模型以及Elmo、GPT、Bert对比3.1RoBERTa3.2ALBERT3.3其它3.4ELMO、GPT、BERT比较4、ModelArchitecture5、Pre-trainingBERT5.1B

努力努力努力努力·2020-08-13 17:01

BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers

本文是在transformer（attentionisallyouneed）的基础上的，可参考博主之前博客：paper:AttentionIsAllYouNeed之前已经有很多blog介绍了，这里引用一下，剩下的主要记录下自己的认识和体会模型分析：BERT详解bert*博主推荐*从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史*博主推荐*博主详细注释版本代码谷歌BERT

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-12 13:12

BERT-Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT,orBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersBERT是google最新提出的NLP预训练方法，在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务（如分类、阅读理解）。BERT优于以前的方法，因为它是用于预训练NLP的第一个**无监督，深度双向**系统。简单的说就是吊打以前的模型

立刻有·2020-08-12 12:21

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其发展史

文章参考了比较多博客，直接想了解bert的，可以直接看2.Bert细则文章目录1.word2vec，ELMo，BERT亮点与区别1.1发展史word2vec——>ELMoELMo——>BERT1.2.Elmo优点不足1.3.Bert特点1.4.三者对比2.BERT细则2.1.MaskedLanguageModel2.2NextSentencePredictio(NSP)2.2.Transforme

Rachel_Q·2020-08-12 10:20

2019年CS224N课程笔记-Lecture 14: Transformers and Self-Attention

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411（np带个妹子让课堂不尴尬～）正课内容可变长数据的表示，也就是序列学习的基本使用组件，主要包括神经机器翻译，摘要，问答等项目通常使用RNN学习变长的表示：RNN本身适合句子和像素序列，LSTMs,GRUs和其变体在循环神经网络模型中占主导地位。但是序列计算抑制了并行化（RNN也是这个缺点），没有对长期和短期依赖

任菜菜学编程·2020-08-10 14:58

使用transformers和tensorflow2.0跑bert模型

文章目录1.前言2.使用tensorflow2.0版本跑bert模型和roberta模型2.1加载transformers中的分词包2.2自定义bert模型层2.3预加载模型2.4并行化处理（使用多线程

洛克-李·2020-08-09 23:19

Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP与Transformers.aliasToBean(HashMap.class)

TypeExceptionReportMessageorg.hibernate.PropertyNotFoundException:CouldnotresolvePropertyAccessfornumonclassjava.util.HashMapDescriptionTheserverencounteredanunexpectedconditionthatpreventeditfromfulf

bubbleTg·2020-08-09 11:48

Transformers是怎样工作的？

Transformers是一种越来越流行的神经网络架构。

学人工智能的皮皮虾·2020-08-06 13:21

Transformers 研究指南

作者|DerrickMwiti编译|栗峰排版|唐里本文讲述Transformers的最新研究进展，由数据科学家DerrickMwiti写作。

人工智能与算法学习·2020-08-06 13:09

多图带你读懂 Transformers 的工作原理

HowTransformersWork作者|GiulianoGiacaglia翻译|胡瑛皓校对|酱番梨审核|约翰逊·李加薪整理|立鱼王原文链接：https://towardsdatascience.com/transformers

weixin_34174132·2020-08-06 13:50

【论文笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

本文主要用于记录谷歌发表于2018年的一篇论文。该论文提出的BERT模型被各地学者媒体美誉为NLP新一代大杀器。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要本文作者推出了一套新的语言表达模

一只进阶的程序媛·2020-08-06 13:13

阅读笔记：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

简介转自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619193829009842342&wfr=spider&for=pcgoogleAI团队发布，被NLP业内公认为里程碑式的进步。回顾原文链接：https://blog.csdn.net/triplemeng/article/details/83053419现在有很多利用预训练的语言表征来完成下游NLP任务的研究，作者

tangpoza·2020-08-06 13:04

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

引言Google在2018年发出来的论文，原文地址：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT实际上是一个语言编码器，或者说做的是representaion方面的工作，主要作用是将输入的句子或者段落转化为相应的语义特征。作者提到当前的很多工作都限制了pre-train的潜力，传统语言模型是

lpty·2020-08-06 13:26

论文翻译：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练摘要我们引入了一个新的语言表示模型BERT，它代表了来自Transformers

s_tatic_·2020-08-06 12:59

中文新闻情感分类 Bert-Pytorch-transformers

中文新闻情感分类Bert-Pytorch-transformers使用pytorch框架以及transformers包，以及Bert的中文预训练模型文本分类，模型通过提取序列语义，找到不同类别文本之间的区别

Toyhom·2020-08-06 12:45

bert论文解析——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言bert是google在NLP方面的一个重要的工作，可以说一定程度上改变了NLP领域的研究方式。bert获得了2019NAACL的最佳长论文奖。简介预训练模型bert，连同之前的ELMO和GPT，可以说开创了NLP的『预训练模型时代』。这3个模型，总体

da_kao_la·2020-08-06 12:45

Transformer Assemble（PART III）

这一期魔改Transformers主要关注对原始模型中位置信息的讨论与优化，Self-AttentionwithRPRfromGoogle，NAACL2018Self-AttentionwithSPRfromTencent

kaiyuan_sjtu·2020-08-06 12:52

Transformers是一种图神经网络

作者：ChaitanyaJoshi编译：ronghuaiyang导读这个观点的目的是构建Transformer结构背后的NLP上的直觉，以及与图神经网络的联系。工程师朋友经常问我：“图深度学习”听起来很厉害，但有什么大的商业成功的故事吗？它有没有被部署在实际app中？除了Pinterest、阿里巴巴和Twitter的推荐系统外，一个非常小的成功就是Transformer结构，这个结构带来了NLP的

人工智能与算法学习·2020-08-06 12:34

pytorch_transformers使用之获取bert词向量

之所以使用pytorch_transformers，有两个原因，第一：pytorch_transformers确实很赞，被称为最先进的自然语言处理预训练模型库；第二：kashgari、keras_bert

yecp1·2020-08-05 01:43

安装Transformers与ValueError: Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding

pipinstalltransformers#安装时间长，出现TimeoutError的可能性大，个人不建议（2）GIthub下载源包gitclonehttps://github.com/huggingface/transformers

v林三岁·2020-08-04 18:00

DETR（DEtection TRansformer）的初步摸索

DETR是FIR提出的基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、没有anchor，结果在coco数据集上效果与FasterRCNN相当，且可以很容易地将DETR迁移到其他任务例如全景分割

夏离·2020-08-03 22:38

资源 | 斯坦福最新NLP课程上线，选择PyTorch放弃TensorFlow

内容设计方面新增了Transformers、SubwordModels、HumanLanguage等内容。下面，营长就先从课程简介、需要哪些知识储备、往年课程回顾等

AI科技大本营·2020-08-03 16:01

mule优点和缺点

mulesoft/mule2.丰富的connector，可以通过不同的形式来连接各个系统JMS、WebService、JDBC、HTTP等3.components(组件)很多，可选的处理数据方式多4.transformers

burong9585·2020-08-03 15:11

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers [暴力美学]

DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers网络解析说明：个人理解，如有错误请及时提出。由于自己电脑驱动较低不满足440及以上，所以目前网络中张量的具体维度不太清楚，后续如有条件再更新博客。不得不感叹论文作者的数学功底扎实、知识涉猎广博。太暴力了，依靠一些精巧的结构和强大的硬件支持替代了大家精心设计的anchor、nms等结构。对于小目标、多目标场景

MarcusPlus·2020-08-02 15:51

DETR 史上最暴力目标检测算法 End-to-End Object Detection with Transformers

Chinesefoodnet-Tom·2020-08-01 12:11

创建自定义转换器（Creating Custom Transformers）

作者：wuwenyu|出处：博客园|2011/11/309:38:29|阅读16次CreatingCustomTransformers一个自定义转换器是实现了org.mule.api.transformer.Transformer接口的用户自定义类。你的类可以根据需要继承AbstractTransformer或者AbstractMessageAwareTransformer该章节将更加详细的描述如

duguyiren3476·2020-07-31 17:45

基于Transformers库的BERT模型：一个文本情感分类的实例解析

BERT的库来源于Transformers，这是一个由PyTorch编写的库，其集成了多个NLP领域SOTA的模型，比如bert、gpt-2、transformerxl等，并且可以自由选择已经预训练好的模型参数

程序员的自我反思·2020-07-31 15:17

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