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Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

LexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2RelatedWork3UnsupervisedLexicalSimplification3.1TheBERTmodel3.2SimplificationCandidategeneration3.3SubstitutionRanking3.

小白*进阶ing·2022-12-27 23:22

【pytorch】Timm库从本地权重文件初始化预训练模型

注意：pretrained=True会自动尝试下载，如果要加载本地模型，需

人工小智障·2022-12-27 18:02

torch之网络模型的保存与读取

1.模型的保存vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#方式一：torch.save(vgg16,"vgg16_method1.pth")#方式二

一只小申·2022-12-27 10:03

Improved Unsupervised Lexical Simplification with Pretrained Encoders 论文精读

ImprovedUnsupervisedLexicalSimplificationwithPretrainedEncoders论文精读InformationAbstract1Introduction2SystemDescription2.1SimplificationCandidateGeneration2.2SubstitutionRanking2.3ObtainingEquivalenceSc

小白*进阶ing·2022-12-27 09:50

利用pytorch_pretrained_bert得到wordEmbedding (batch_size，1024),保存为稀疏矩阵sparse.dok_matrix( )

1.注意本方法只适用于保存2维embedding因为直接将完整的Bert加入到其他模型中，训练时会出现内存不够用的情况，考虑将通过Bert得到的Embedding保存为文件，再在其他模型中导入使用，试过很多保存的方法(numpy.savetxt等)，都不成功，最后采用稀疏矩阵sparse.dok_matrix的方式保存wordEmbdedding,然后利用toarray()方法转换为矩阵形式，发现

zhshmi1995·2022-12-26 01:38

pytorch中如何使用预训练好的BERT当作embedding

1.安装相应的包pipinstallpytorch_pretrained_bert==0.6.2-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.下载相应的预训练模型

m0_46483236·2022-12-26 01:04

目标检测——detr源码复现【 End-to-End Object Detection with Transformers】

上面下载链接：https://pan.baidu.com/s/1fmOYAOZ4yYx_rYquOS6Ycw提取码：74l55、权重文件生成自己所需要的权重文件importtorch#修改路径预训练模型pretrained_weights

lzh~·2022-12-25 18:28

Transformer-based模型的综述：AMMUS : A Survey of Transformer-based Pretrained Models in NLP

论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.055421导言预训练的来源最开始是基于规则的学习，后来被机器学习取代早期机器学习需要特征工程，需要专业领域的知识，耗时由于硬件和词嵌入的发展，类似于CNN、RNN的深度学习模型出现问题：除词嵌入外需要从头开始训练模型、需要标记大量实例、成本很高进而我们期望少量标记实例，尽可能少的训练步数基于迁移学习（允许重用在源任务中学到的知识，以

sanananana·2022-12-25 14:34

java加载pytorch模型,从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

给了很方便的读取参数接口：nn.module.parameters()直接看demo：fromtorchvision.models.alexnetimportalexnetmodel=alexnet(pretrained

Kuuumiko·2022-12-25 13:18

pytorch——现有网络模型的使用和修改

vgg最常用的就是vgg16和vgg19：参数pretrained如果为True，则模型中的参数使用现有的已经在ImageNet数据集中训练完成的，若为False，则参数没有经过任何训练，process

放牛儿·2022-12-25 03:51

pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数

pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数https://www.jianshu.com/p/d67d62982a24initial_cnn=models.densenet121(pretrained

要早日毕业哦·2022-12-24 21:08

图像分类

原文①Efficientnet_b8已经推出python>>importtimm>>model=timm.create_model('tf_efficientnet_b8',pretrained=False

折后·2022-12-24 10:54

【论文翻译】KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships

论文地址：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf摘要知识图谱（KG）中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识。然而，现有的知识增强型预训练语言模型（PLMS）只关注实体信息，而忽略了实体之间的细粒度关系。在这项工作中，我们建议将KG（包括实体和关系）纳入语言学习过程中，以获得KG增强的预训练语言模型，即KLMo。具体来说，

歆布·2022-12-24 07:02

P25-26：网络模型的修改、保存、读取（Pytorch小土堆学习笔记）

这篇文章是以vgg16模型为例子：pretrained：true-下载网络模型和训练好的参数；false-只下载网络模型vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained

ni哥跑的快·2022-12-24 06:33

ACL 2020 Video-Grounded Dialogues with Pretrained Generation Language Models

动机预训练好的语言模型在改善各种下游NLP任务方面已显示出显著的成功，这是由于它们能够在文本数据中建立依赖关系和生成自然反应。本文利用预训练好的语言模型来提高视频对话的效果。基于Transformer的预训练好的语言模型的神经结构已经被用来学习视觉-文本NLP任务的跨模态表征。它可以应用于捕捉不同类型输入模式（文本和图像）之间的各种依赖关系，并具有适当的客观损失函数。这些模型的多头attentio

smile909·2022-12-23 08:29

PyTorch Hub预训练模型直接调用

importtorchmodel=torch.hub.load('pytorch/vision','alexnet',pretrained=True)model.eval()下面让我们来看看每个应用的实例

匿名User·2022-12-22 18:50

TorchVision中使用FasterRCNN+ResNet50+FPN进行目标检测

TorchVision中给出了使用ResNet-50-FPN主干(backbone)构建FasterR-CNN的pretrained模型，模型存放位置为https://download.pytorch.org

fengbingchun·2022-12-22 15:16

【PaddleNLP 基于深度学习的自然语言处理】第三次作业--必修｜快递单信息识别

msra_ner”,splits=[“train”,“test”])2.模型bert-base-multilingual-uncasedmodel=BertForTokenClassification.from_pretrained

livingbody·2022-12-22 13:38

Pytorch 学习之：关于 GPU 训练你必须知道的几件事

torchvision下载的`pretrain`模型路径cuda版本一定要适配多cuda训练`DataParallel`使用须知torchvision下载的pretrain模型路径使用torchvision来直接下载pretrained

暖仔会飞·2022-12-22 13:48

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-网络模型的保存与读取

1.模型保存与读取方式一（1）模型保存保存模型结构+模型参数vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)torch.save(vgg16,"vgg16

润叶~·2022-12-22 01:05

pytorch 单卡加载多卡模型module

那么重构一个字典参数就可以了，forkintorch.load("**.pth').keys():打印出来按照名字删除键值对，所以字典的pop删除操作也是可以的，多卡训练参数多了一个module'''#pretrained_dict

贝猫说python·2022-12-21 18:12

transformers 库

QuicktourUnderthehood:pretrainedmodels创建model和tokenizer使用from_pretrained()方法创建modelandtokenizerfromtransformersimportAutoTokenizer

pospre·2022-12-20 15:27

python transformers_Transformers 简介（上）

VK来源|GithubTransformers是TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert

weixin_39860757·2022-12-20 15:27

Transformer使用RobertaTokenizer时解决TypeError: not NoneType

TypeError运行以下代码不报错，报错的话检查一下文件目录有没有出错fromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

dognoline·2022-12-19 09:47

解决Transformers ‘BertTokenizer‘ object is not callable

原因：transformer版本太低，低于3.0.0不能直接使用#tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_path)tokenizer(raw_input

dognoline·2022-12-19 09:46

引入ResNet模型来训练自己的数据集

1、引入模型model_ft=models.resnet50(pretrained=True)model_ft=model_ft.to(device)这里只是引入

q1030460485·2022-12-18 14:57

论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要1.介绍(Introduction)2.方法（Methodology）2.1MV-FCOS3D++2.2PretrainingwithPerspective-ViewSupervision2.3Dual-PathTemporalModeling论文精读摘要在这份技术报告中，我们介绍了我们的解决方案，称为MV-FCOS3D++，用于WaymoOpenDataSetChalleng

zyw2002·2022-12-18 14:15

预训练时代下的文本生成｜模型&技巧

李rumor·2022-12-18 00:36

PyTorch笔记： GPU上训练的模型加载到CPU/错误处理Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_a

CPU上，我想把参数加载，于是一开始我是这么写代码的：importtorchimporttimmresnet=timm.create_model('resnet18',num_classes=1000,pretrained

UQI-LIUWJ·2022-12-17 15:43

timm 笔记：数据集

比如对于resnet34，如果我们使用1个channel的输入的话：importtorchimporttorchvisionm=torchvision.models.resnet34(pretrained

UQI-LIUWJ·2022-12-17 11:13

预训练时候 Pytorch FrozenBatchNorm (BN)一些小心得

在预训练模型中会发现这样使用：#resnetmodelbuilderfunctiondefbuild_resnet(arch='resnet50',pretrained=True,freeze_backbone_batchnorm

zqx951102·2022-12-17 09:35

配置GlobalTrack到Anti-UAV（二）

1、下载预训练模型，并放到pretrained_model中BaiduYun:[link]百度网盘请输入提取码[password]47p42、以数据集OTB2015进行测试打开tools/test_global_track.py

天明月落·2022-12-16 13:35

pytorch的torchvision直接加载本地预训练模型，不从网络下载

一般来说只要设置pretrained=False就可以了，但是对于一些有backbond的模型，还需要把backb

韭菜钟·2022-12-16 13:16

Bert模型获得词向量和句子向量表示

marked_text="[CLS]"+text+"[SEP]"tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')tokenized_tex

Chloris_·2022-12-16 07:21

nn.Embedding与nn.Embedding.from_pretrained

在NLP任务中，当我们搭建网络时，第一层往往是嵌入层，对于嵌入层有两种方式初始化embedding向量，一种是直接随机初始化，另一种是使用预训练好的词向量初始化，接下来分别介绍这种的使用方式，以及torch中对应的源码。torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2

鹿海园·2022-12-16 00:36

（1）Pytorch模型保存和加载

Pytorch的模型保存和加载官方模型加载#官方模型加载importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True

木槿qwer·2022-12-15 18:05

Pytorch 学习笔记--to(device)的用法

我们写代码经常会见到类似的代码：img=img.to(device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"))model=models.vgg16_bn(pretrained

SAMSTAYREAL·2022-12-15 15:59

OSError: Error no file named pytorch_model.bin found in directory facebook/bart-large-cnn but there

下载facehugging里面的模型一直报这个错误：model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")OSError

特浓悠ha·2022-12-15 14:17

解决OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5 found in directory

model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory出现过程：使用transformers的Bertmodel时问题代码：model=Bertmodel.from_pretrained

Y_soserious·2022-12-15 14:34

Pytorch基础-05-迁移学习-02(VGG16、ResNet50之猫狗分类)

代码部分进行替换，因为我们不需要再自己搭建和定义训练的模型了，而是通过代码自动下载模型并直接调用，具体代码如下：fromtorchvisionimportmodelsmodel=models.vgg16(pretrained

骚火棍·2022-12-15 12:05

Pytorch 官方预训练模型的安装和使用

官方预训练模型与torchvision包相关导入预训练模型语句importtrochvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18(pretrained=True

呐糖·2022-12-14 08:32

BertTokenizer如何添加token

例如下面的例子：tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large")model=BertModel.from_pretrained

HJHGJGHHG·2022-12-14 08:57

离线或在线加载pytorch、mmdetection预训练模型vgg、resnet、alexnet等

下面介绍一下加载预训练模型的两种方式：第一种是在线的方法，即在代码中采用在线加载模式，importtorchfromtorchvisionimportmodelsmodel=models.vgg16(pretrained

清梦枕星河~·2022-12-13 15:30

下载torchvision.model报错ImportError:IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets.

文章目录场景：原因：解决方案：场景：今天在华为云上跑代码时执行代码：fromtorchvisionimportmodelsasmodelsmodel=models.resnet50(pretrained

Brandy_Whisky·2022-12-13 13:55

Paper Reading《Taming Pretrained Transformers for Extreme Multi-label Text Classification 》

@time：2020-11-30githubcodearxivpaperSIGKDD2020AppliedDataTrack1.主要工作针对极端多标签文本分类（ExtremeMulti-labelClassification,XMC）问题，即给定输入文本，则从大型标签集中返回最相关的标签。为解决Label输出空间巨大及稀疏性问题，本文提出了针对XMC问题微调的deeptransformer结构(B

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:05

pytorch模型的加载与保存

保存importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#模型的保存与加载#保存方式一#不光保存模型结构也保存参数

wsp+·2022-12-13 09:03

Pytorch查看模型参数量和计算量

importtorchvision.modelsimporttorchimporttorchsummarymodel=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)

mytzs123·2022-12-13 07:14

ONNX 加速模型推理

sentence-transformers预训练模型计算相似度classTest(object):definit(self):#加载预训练模型self.tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained

FB1024·2022-12-12 16:11

论文浅尝 - ICLR2020 | Pretrained Encyclopedia: 弱监督知识预训练语言模型

论文笔记整理：陈想，浙江大学博士，研究方向为自然语言处理，知识图谱。WenhanXiong,JingfeiDu,WilliamYangWang,VeselinStoyanov.PretrainedEncyclopedia:WeaklySupervisedKnowledge-PretrainedLanguageModel来源：ICLR2020链接：https://arxiv.org/abs/1912

开放知识图谱·2022-12-11 10:12

huggingface-BertModel/BertTokenizer

1.模块导入fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel2.定义模型model=BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased

kathyaier·2022-12-10 20:23

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