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Hugging Face实战详解（NLP应用/预训练模型/分词器/模型自动选择/PyTorch版/代码解析）上篇：模型调用

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简介：
本教程详细介绍如何使用Hugging Face的Transformers库进行自然语言处理，涵盖模型调用、预训练模型选用及分词器应用等，特别适合Python和PyTorch用户。 Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）上篇之模型调用

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  • Hugging Face实战详解（NLP应用/预训练模型/分词器/模型自动选择/PyTorch版/代码解析）上篇：模型调用
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    本教程详细介绍如何使用Hugging Face的Transformers库进行自然语言处理，涵盖模型调用、预训练模型选用及分词器应用等，特别适合Python和PyTorch用户。 Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）上篇之模型调用
     
  • Hugging Face实战详解（NLP、Transformer、预训练模型、模型微调及PyTorch应用）——下篇：模型训练
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    本篇文章深入讲解如何使用Hugging Face库进行自然语言处理任务，着重介绍基于Transformer架构的预训练模型的应用与微调，并详细阐述了利用PyTorch实现模型训练的具体方法。 Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）下篇之模型训练。
     
  • Transformer源码解析及Hugging Face实战/NLP应用/预训练模型与分词器
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    本课程深入剖析Transformer架构及其在NLP领域的应用，结合Hugging Face库进行实战演练，涵盖预训练模型和分词技术。 今天要做的任务就是一个调包的过程，但我们需要先了解这个流程。熟悉了这个流程后，在NLP领域的很多问题都可以按照类似的步骤来解决，比如对话生成、机器翻译、文本摘要等任务，你会在脑海中形成一个通用模板。你不再需要每次面对新的子任务时都重新学习一遍。 如今，在NLP领域中所有的任务几乎都可以通过使用Transformer模型结合Hugging Face库来实现。2012年的word2vec技术现在除了科研机构之外已经很少被采用。大多数算法工程师和研究人员都没有机会参与到词向量的制作过程中，因为这需要巨大的计算资源和数据存储空间。 我们需要做的就是在别人已有的模型和词汇基础上进行微调以解决自己的任务需求。不要觉得使用现成的工具很low，这是最便捷的方法。（你自己做的话，不说你是否有足够的计算资源支持，光是存储问题就已经是个大难题了）。在此之前，你需要先配置好深度学习环境。 例如，在transformers库中可以调用一个pipeline模块来进行情感分析任务。
     
  • PyTorch ResNet18 预训练模型
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    简介：PyTorch ResNet18预训练模型是一种深度学习架构，适用于图像分类任务。基于ResNet网络，此模型在大规模数据集上预先训练，方便用户快速应用于各类视觉识别问题。 将模型下载到C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints目录。
     
  • PyTorch模型训练实战指南
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    《PyTorch模型训练实战指南》是一本深入讲解如何使用PyTorch框架进行深度学习模型开发和训练的专业书籍。书中通过丰富的实例，详细介绍了从环境配置、数据处理到模型优化的各项技术要点，帮助读者快速掌握PyTorch的核心功能与最佳实践技巧。 本教程主要介绍在 PyTorch 中训练模型所需的方法和函数，并涵盖相关概念。
     
  • PyTorch版ResNet101预训练模型.zip
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    本资源提供基于PyTorch框架下的ResNet101网络架构的预训练模型。该模型适用于图像识别与分类任务，可直接下载使用或进行微调以适应特定应用场景。 有能力且有耐心的可以在这里下载：https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth 去掉链接后的版本： 有能力且有耐心的人可以进行下载。
     
  • DehazeNet PyTorch代码（附带预训练模型）
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    简介：DehazeNet是专为去除雾霾等大气散射效应设计的深度学习网络。本项目提供PyTorch实现及预训练模型，便于研究与应用开发。 DehazeNet是一种基于深度学习的图像去雾网络模型，主要用于提高因大气散射导致雾霾或雾气影响下的图像清晰度。PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到广大开发者的喜爱。这个资源包含了在PyTorch中实现的DehazeNet以及已经训练好的模型，使得用户可以直接应用或者进行二次开发。 让我们深入了解一下DehazeNet模型。该模型由Cai等人于2016年提出，其设计目标是模拟人眼对雾天场景的理解过程，并通过深度神经网络恢复清晰图像。DehazeNet的核心在于结合了物理模型与学习模型：利用大气散射模型来估计传输层和大气光，同时通过卷积神经网络（CNN）学习到图像的清晰特征，实现去雾处理。 该模型架构包括两个主要部分： 1. 前馈网络用于估计传输层。它由几个卷积层组成，可以捕捉图像的局部信息。 2. 上下文感知网络则用于预测大气光，采用了残差学习以更好地捕获全局信息，并减少训练难度。 这两个部分的输出结合后，通过大气散射模型反向传播得到去雾后的图像。 使用PyTorch实现DehazeNet具有以下优点： 1. 易于理解和修改：由于PyTorch的动态图机制使得模型构建和调试更为直观，用户可以方便地查看并调整网络结构。 2. 高效训练：借助PyTorch的优化器及数据加载工具能够加速训练过程，并节省计算资源。 3. 可视化：利用如TensorBoard等可视化工具可帮助理解模型内部工作原理，从而优化性能。 在提供的压缩包中通常会包含以下内容： 1. `model.py`：定义DehazeNet的网络结构。 2. `train.py`：训练模型脚本，包括数据加载、损失函数定义和优化器设置等。 3. `test.py`：测试模型脚本，可以用来评估在新数据上的表现。 4. `dataset/`：可能包含预处理好的训练与测试数据集。 5. `pretrained_model/`：预训练的DehazeNet权重文件，可以直接用于预测或继续微调。 6. `config.py`：配置超参数设置。 7. `utils.py`：辅助函数，如数据预处理和结果保存等。 要使用这个资源，请先安装PyTorch框架，并按照提供的文档说明进行数据准备、模型加载以及训练测试。如果希望调整模型参数或者改进，则可以修改相应的配置文件或代码。对于图像去雾任务，你可以将待处理的雾天图像输入此模型以获取清晰结果。 该资源为研究和实践图像去雾技术提供了一个完整的解决方案，无论你是深度学习初学者还是经验丰富的开发者都可以从中受益。通过学习并应用DehazeNet，你不仅能掌握一种实用的图像处理技术，还能深化对深度学习模型设计与优化的理解。
     
  • PyTorch预训练模型VGG16-397923AF.pth
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    简介：该资源提供了基于PyTorch框架的VGG16预训练模型文件“VGG16-397923AF.pth”，适用于图像分类任务，包含经过大规模数据集训练的卷积神经网络权重参数。 PyTorch预训练模型vgg16-397923af.pth可用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。该模型基于经典的VGG网络结构，并且已经在大型数据集上进行了预先训练，因此可以直接用于迁移学习或作为特征提取器使用。
     
  • Exception PyTorch预训练模型.zip
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    Exception PyTorch预训练模型 是一个包含多种深度学习任务优化解决方案的PyTorch框架模型库。下载此资源，可助力快速应用并调整先进神经网络架构于图像识别、自然语言处理等领域。 遇到PyTorch官方预训练模型下载速度慢的问题，我已经将这些模型下好并上传了。主要是为了方便加载预训练的权重。
     
  • PyTorch预训练模型ssd300_VOC_120000.pth
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    这是一段预训练模型ssd300_VOC_120000.pth的描述，基于流行的深度学习框架PyTorch。该模型是单发检测器(SSD)架构的一个实例，特别为Pascal VOC数据集进行了优化和训练长达120,000次迭代，适用于多种目标检测任务。 Pytorch 预训练模型 ssd300_VOC_120000.pth