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T5-微调优化

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简介：
T5-微调优化专注于提升T5模型在特定任务上的性能，通过调整预训练参数和引入领域内数据来增强其适应性和准确性。 使用Pytorch进行T5微调以实现情感分类和文本摘要。

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  • T5-微调优化
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    T5-微调优化专注于提升T5模型在特定任务上的性能，通过调整预训练参数和引入领域内数据来增强其适应性和准确性。 使用Pytorch进行T5微调以实现情感分类和文本摘要。
     
  • 微电网的优化调度
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    微电网的优化调度研究旨在通过先进的算法和策略，实现分布式能源的有效管理与配置，提高系统的可靠性和经济性。 采用粒子群算法解决微电网优化调度问题，目标是提高其经济性。
     
  • 【Bert、T5、GPT】微调transformers进行文本分类和情感分析
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    本项目探讨了利用预训练模型BERT、T5及GPT通过微调技术应用于文本分类与情感分析任务的方法，旨在提升自然语言处理中的性能表现。 这是一个情感分类项目，涉及对emotion数据集的处理与分析，并将其分词为模型输入形式。主要步骤是加载一个文本分类预训练模型，在该数据集上进行fine-tuning操作。然后评估训练好的模型效果，包括F1、Precision和Recall等指标。 在本次任务中使用了distilbert-base-uncased这一轻量级的Distill版本BERT模型（相对于原始BERT而言）。此版本结构更简单，并且参数数量较少：原版 bert-base-uncased 参数量为 109,482,240，而 distilbert-base-uncased 的参数量仅为66,362,880。 在训练过程中，默认情况下trainer会自动开启torch的多GPU模式。`per_device_train_batch_size`用于设置每个GPU上的样本数量。为了充分利用多个GPU的性能，在配置时尽量使各GPU之间的计算能力接近，以避免最终的速度受限于最慢的那个GPU。例如，如果一个快速的GPU处理一个batch需要5秒，则应该根据实际情况调整其他设备的相关参数来优化整体训练效率。
     
  • 微电网的粒子群优化调度
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    本研究探讨了利用粒子群优化算法对微电网进行高效调度的方法，旨在提高能源利用率和系统稳定性。 智能微电网的优化调度涉及蓄电池、柴油机及大电网等多种分布式设备。采用粒子群算法进行优化，并能够执行程序以适应不同场景的设计需求以及改进算法性能。
     
  • 微电网优化调度及流程图（MATLAB）
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的微电网优化调度方法，并绘制相应的流程图以简化复杂计算过程。 电网调度涉及风光储配置，目标是实现经济性优化。
     
  • 【优化调度】基于改进粒子群算法的微电网优化调度Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一个用于微电网优化调度的改进粒子群算法的MATLAB实现。通过该算法可以高效地解决微电网中的能源分配和管理问题，促进可再生能源的有效利用。适用于科研与工程应用。 改进粒子群算法求解微电网优化调度问题的Matlab源码提供了一种有效的方法来提高微电网运行效率。通过优化调度策略，可以更好地管理微电网中的各种能源资源，从而实现经济性和环保性的双重目标。这种方法利用了粒子群优化（PSO）算法的特点，并针对具体的应用场景进行了改进和调整，以适应更复杂的调度需求。
     
  • 微电网多目标优化调度方案.rar
    优质
    本研究探讨了针对微电网的多目标优化调度策略，旨在提高能源利用效率和经济性。通过综合考虑环境与经济效益，提出了一种创新性的调度方案。 在微电网的模型中，通过三目标优化调度策略来减少成本并提高效益。
     
  • 微电网优化及调度的MATLAB源码.zip
    优质
    本资源包含用于研究与开发微电网系统中优化和调度问题的MATLAB代码，适用于学术研究及工程实践。提供多种算法实现，帮助用户深入理解微电网技术。 微电网优化及微电网优化调度的MATLAB源码。
     
  • T5-Pegasus-Pytorch
    优质
    T5-Pegasus-Pytorch是一款结合了Google T5与Salesforce Pegasus模型特点，并基于Pytorch框架开发的语言处理工具包，适用于多种自然语言理解及生成任务。 t5-pegasus 的 pytorch 版本由追一科技开源。你可以下载 base 版本。 要使用该版本，请确保你的环境配置为：pytorch 1.7.0 + transformers 4.3.3 导入所需的库： ```python from tokenizer import T5PegasusTokenizer from transformers.models.mt5.modeling_mt5 import MT5ForConditionalGeneration ``` 加载模型和分词器的路径（假设你已经将它们下载到了本地）： ```python model_path = ./ model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path) tokenizer = T5PegasusTokenizer.from_pretrained(model_path) ``` 示例文本为 蓝。
     
  • 微电网多目标优化调度，实现成本最小化。
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    本研究聚焦于微电网中的多目标优化调度问题，致力于通过先进的算法和模型设计，在保障电力系统稳定性和可靠性的前提下，最大程度地降低运行成本，为可持续能源管理提供创新解决方案。 遗产算法用于微电网的优化调度，以实现成本最小化，并提高整体社会效益。