大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。...在tensorflow 0.11之前，保存在**.ckpt**文件中。...在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...-of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。...在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。...在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...-of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...如果不知道预训练的ckpt中参数名称，可以使用如下代码打印： for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...使用模型 首先需要安装transformers库，使用以下命令安装： pip install transformers 接下来在代码中调用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModel.from_pretrained...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。...., 2017) 的主要区别是, BERT没有解码器, 但在基本版本中堆叠了12个编码器，而且在更大的预训练模型中会增加编码器的数量。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。
在专题上一期推送【萌芽时代】里，我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送， 将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。...在此感谢清华大学自然语言处理实验室关于预训练语言模型的必读论文的整理（链接：https://github.com/thunlp/PLMpapers），我们将沿此脉络继续前行，分享在阅读中的理解和对某些常用模型实战中的一些心得...文章的思路借鉴了s上期介绍的Semi-supervised Sequence Learning对预训练语言模型的应用，并进一步将其发展，展现了该方法在自然语言处理中的通用性。...本方法通过深层双向语言模型的内部状态来学习到词向量。所用的语言模型在一个很庞大的语料上预训练过。...欢迎关注晴天1号，这里有很多最新最热的论文阅读分享，有问题或建议可以在公众号下留言。
△ 关键词识别pipeline 近日，ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码，并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on...这个开源库包含了TensorFlow模型和在论文中用到的训练脚本。...在论文中，研究人员还展示了不同的神经网络架构，包含DNN、CNN、Basic LSTM、LSTM、GRU、CRNN和DS-CNN，并将这些架构加入到预训练模型中。...预训练模型地址： https://github.com/ARM-software/ML-KWS-for-MCU/tree/master/Pretrained_models 论文摘要 在研究中，研究人员评估了神经网络架构...他们训练了多种神经网络架构变体，并比较变体之间的准确性和存储/计算需求。 △ 神经网络模型的准确性 研究人员发现，在不损失精确度的情况下，在存储了计算资源受限的微控制器上优化这些神经网络架构可行。
本文对预训练模型在召回(retrieval), 排序(re-ranking)，以及其他部分的应用做一个总结，参考学长们的综述：Pre-training Methods in Information Retrieval...由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。...对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集。...最大输入长度32，批次大小32，训练3个epoch， 测试环境为tensorflow1.14，GPU是2080ti。
这种方法存在着通用性差、可拓展性有限等问题，尤其在面对大规模数据和多样性任务时显得力不从心。2.2 预训练模型的兴起预训练模型的兴起标志着NLP领域的一次重大变革。...预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...预训练模型在语义理解中的应用6.1 语义相似度计算预训练模型在语义相似度计算任务中有出色表现。通过输入两个句子，模型可以计算它们在语义上的相似度，为信息检索等任务提供支持。
论文：arxiv.org/pdf/2404.08796.pdf 在预训练语言模型的帮助下，序列推荐取得了重大进展。...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...，我们只需调用训练器的 train() 方法： trainer.train() 这将开始微调（在 GPU 上应该需要几分钟）并每 500 步报告一次训练损失。...为了从我们的模型中获得一些预测，我们可以使用 Trainer.predict() 方法： predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation...在这里，我们可以看到我们的模型在验证集上的准确率为 85.78%，F1 得分为 89.97。 这些是用于评估 GLUE 基准的 MRPC 数据集结果的两个指标。...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。
在实际应用中，双向LSTM或GRU通常从一个word的两个方向收集信息，但是，其模型效果容易受到长期依赖问题影响。...优点主要有三个： ① 在大规模文本语料上的预训练，能够学到通用的语言表示，并有助于下游任务； ② 预训练提供了更优的模型初始化，通常能够取得更好的泛化性能，以及在目标任务上加速收敛； ③ 预训练可以被当作一类在小规模数据集上避免过拟合的正则方法...4、NLP中预训练模型简介 （1）第一代预训练模型：预训练词向量（word embeddings） 主要是两个浅层的架构：CBOW（continuous bag-of-word 连续词袋模型）和 SG...② 由预训练模型BiLM，ELMO等输出的上下文表示，在大量NLP任务上，取得了大幅的提升。...三、Overview of PTMs 1、预训练任务 预训练任务可以分为以下几个类别： （1）语言模型 LM（language model） 在NLP中最常用的无监督任务是概率语言模型，这是一个经典的概率密度预估问题
「K-Adapter」 通过为不同预训练任务单独训练不同的适配器，来注入多种知识，以解决上述模型在注入多种知识时出现的遗忘问题（「语言知识」）。...实验表明 XNLG 在跨语言问题生成和摘要总结上表现良好；「mBART」 是 BART 的多语言版本，其在包含 25 种语言的大规模单语种语料库上基于 Seq2Seq DAE 任务联合预训练 encoder...5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...「预训练任务」。目前，语言模型（包括其变式）是最流行的预训练任务，可以有效地解决很多 NLP 问题。然而，不同的预训练任务存在特定的偏差，对不同的任务具有不同的效果。...5.2.3 是否进行微调 目前，模型迁移的方式可以分为两种：「特征提取」（预训练参数被冻结）和「微调」（预训练参数不被冻结，进行微调）。在特征提取的方式中，预训练模型被视作现成的特征提取器。
预训练的优点可以总结为以下三点： 在大规模语料库上的预训练可以学习到通用语言表示，对下游任务很有帮助 预训练提供了更好的模型初始化，使得在目标任务上有更好的泛化性能和更快的收敛速度 预训练可以看做一种避免在小数据集上过拟合的正则化方法...我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务 预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。...3.1.3 排列语言模型（PLM） 针对 MLM 任务在预训练过程中引入的 mask 等特殊标记可能会导致与下游任务不匹配的问题，「XLNet」 提出排列了「排列语言模型」（PLM）。...RTD 可以一定程度上解决 MLM 中的不匹配问题。 「Next Sentence Prediction」。NSP 利用文本数据中句子的划分来进行预训练。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。
然而，虽然这些模型在一般任务中表现出色，但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程，以提高特定领域的性能。...动机 尽管 BERT 和通用句子编码器 (USE) 等预训练 NLP 模型可以有效捕获语言的复杂性，但由于训练数据集的范围不同，它们在特定领域应用中的性能可能会受到限制。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...这一适应过程显着增强了模型的性能和精度，充分释放了 NLP 模型的潜力。 ❝在处理大型预训练 NLP 模型时，建议首先部署基本模型，并仅在其性能无法满足当前特定问题时才考虑进行微调。...在模型训练过程中，我们评估模型在此基准集上的性能。每次训练运行的持久分数是数据集中预测相似性分数和实际相似性分数之间的皮尔逊相关性。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！...语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....预训练模型在深度召回中的应用 在深度召回中，我们使用Siamese网络生成query/doc的embedding，然后用ANN(approximate nearest neighbor)进行召回。...相似度即是query和document的每个embedding的点积最大值。 4.2 预训练任务 我们知道，预训练任务和下游任务越相似，模型在下游任务上的表现就越好。...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
导读 相对于传统的ID形式的推荐系统（IDRec），本文在模型中引入预训练模型，但预训练模型的参数很多，会导致延迟增加。因此，大部分无法在推荐系统中使用。本文提出一种即插即用的方法，即PPM。...PPM采用多模态特征作为输入，并利用大规模数据进行预训练。然后，将PPM插入到IDRec模型中，以提高统一模型的性能和迭代效率。...在这一层中，通过query匹配任务和实体预测任务，使用电商数据对预训练模型（BERT和ResNet）进行微调，得到给定商品的图像和文本表示。...预训练的CTR模型可以集成到IDRec模型中，用于端到端训练。...为了加速训练过程并最大限度地减少在线延迟，这些表征被缓存在hdfs中，而其他参数则通过预加载预训练的CTR模型来初始化。
人家用比你少的多的样本，一个月顶你几个月，这还不够屌么。 所以，我当时写的nlp预训练模型笔记中，称赞bert为集大成者。觉得在预训练这块，像他这样突的突破性进展，短期内是不会有了。...预训练在nlp带来的变化 在还用LR，GBDT做文本分类，CRF做序列标注的年代。 样本的量级并没有那么重要，因为参数的限制，导致几十万跟几百万的样本对模型带来的提升并不明显。...「XLNET」——针对BERT的在nlg上的问题，XLNet 在预训练permutate token的顺序，把尾部一定量的词mask掉，然后再用Autoregressive（上一时刻的输出作为下一时刻的输入...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。 「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...更好的正则化，在预训练模型的test error更好的时候，预训练的training error 不一定比随机模型好，这代表更强的泛化能力。 最后实验结论偏向于第二种假设。 这个笔记写的是真的累。。
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