使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型
使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型 作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是…
PyTorch Linux 安装教程
打开 pytorch.org 官网，可以选择安装器，Python版本，CUDA 版本。 例如 Linux Pip Python3.6 CUDA 9.0 的安装命令为： pip3 install torch torchvision
transformers 示例教程
在本节中，将结合一些示例。所有这些示例都适用于多种模型，并利用 了不同模型之间非常相似的API。 重要 ：要运行示例的最新版本，你必须从源代码安装并为示例安装一些特定要求。在新的虚拟环境中执行以下步骤： gi…
transformers 模型上传和共享
模型上传和共享 从v2.2.2开始，你现在可以使用库中内置的CLI上传和与社区共享你的微调模型。 首先，在以下网址上创建一个帐户。 https://huggingface.co/join 然后： transformers-cli login # 使用与huggingface.…
transformers Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks 我们包括三个Jupyter Notebooks，可以用来检查Pythorch模型的预测是否与原始TensorFlow模型的预测相同。 第一个Notebooks(Comparing-TF-and-PT-models.ipynb:https://github.com/huggingface/tra…
transformers 预训练模型
这里的预训练模型是当前提供的预训练模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。 有关包含社区上传模型的列表，请参阅https://huggingface.co/models 体系架构 名称 模型的细节 BERT bert-base-uncased 12个层…
transformers 使用教程
此页显示使用库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。 这些示例利用Auto Model，这些类将…
transformers 安装
安装 此仓库已在Python 3.5 +，PyTorch 1.0.0+和TensorFlow 2.0.0-rc1上进行了测试 你应该安装虚拟环境中的transformers。如果你不熟悉Python虚拟环境，请查看用户指南。 使用你要使用的Python版本创建一个虚拟环境…
Transformers 简介：Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，Ro…
Transformers 快速入门
Transformers是一个为NLP的研究人员寻求使用/研究/扩展大型Transformers模型的库。 该库的设计有两个强烈的目标: 尽可能简单和快速使用: 我们尽可能限制了要学习的面向对象抽象的类的数量，实际上几乎没有抽象，…
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