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重新训练BERT的代码指南

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简介：
本指南详细介绍了如何从零开始调整和优化预训练的BERT模型，包括必要的软件环境搭建、数据准备及代码实现步骤。适合希望深入研究自然语言处理技术的研究者与开发者参考使用。 从头开始训练BERT代码的解压密码可以在相关博客文章中找到。

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  • 重新训练BERT的代码指南
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    本指南详细介绍了如何从零开始调整和优化预训练的BERT模型，包括必要的软件环境搭建、数据准备及代码实现步骤。适合希望深入研究自然语言处理技术的研究者与开发者参考使用。 从头开始训练BERT代码的解压密码可以在相关博客文章中找到。
     
  • BERT： TensorFlow代码及预训练模型
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    BERT: TensorFlow代码及预训练模型提供了基于Transformer架构的双向编码器表示方法，用于自然语言处理任务，包括问答和情感分析等。此资源包含开源代码与预训练模型。 2020年3月11日发布的新产品是更小的BERT模型（仅限英语版本且无大小写区分）。此版本包含了24个较小的BERT模型，并使用WordPiece掩码进行了训练。我们已经证明，除了标准的BERT-Base和BERT-Large之外，其他多种尺寸的模型在采用相同的模型架构及训练目标时也是有效的。这些更小的模型特别适用于计算资源有限的情况，在这种情况下可以按照与原始BERT模型相同的方式进行微调。然而，它们最有效地应用于知识提炼场景中，即通过更大的、更为准确的老师来进行微调标签制作。 发布这一版本的目标是为那些拥有较少计算资源的研究机构提供支持，并鼓励社区探索增加模型容量的新方法。这些较小的BERT模型可以从表格下载，该表列出了不同参数组合的情况： - 高度（H）：128, 256, 512, 768 - 层数（L）：2, 4, 6, 8, 10, 12 请注意，在此版本中包含的BERT-Base模型是为了完整性考虑而重新训练的，其条件与原始模型相同。以下是测试集上的相应GLUE分数： 这些较小的BERT模型为研究和应用提供了灵活性，并且在计算资源有限的情况下仍然可以实现有效的性能提升。
     
  • 蒙古Bert模型：预训练的Mongolian-BERT
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    本文介绍了蒙古语BERT模型的开发过程和特点，该模型通过预训练技术显著提升了蒙古语言处理任务中的性能表现。 蒙古BERT型号该存储库包含由特定团队训练的经过预训练的蒙古模型。特别感谢提供了5个TPU资源支持。此项目基于一些开源项目进行开发，并使用楷模词汇量为32000的文字标记器。 您可以利用蒙面语言模型笔记本测试已预训练模型预测蒙语单词的能力如何。 对于BERT-Base和 BERT-Large，我们提供两种格式的版本：未装箱的TensorFlow检查点和PyTorch模型以及HuggingFace盒装的BERT-Base。您可以通过下载相应文件进行评估研究。 在经过400万步训练后，我们的模型达到了以下效果指标： - 损失值（loss）为1.3476765 - 掩码语言准确性（masked_lm_accuracy）为 0.7069192 - 掩码损失 (masked_lm_loss)：1.2822781 - 下一句准确率(next_sentence_a): 这些数据表明模型具有良好的训练效果。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
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    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • PyTorch SRCNN训练与测试代码及预训练权重
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    本资源提供基于PyTorch框架实现的SRCNN模型训练与测试代码以及预训练权重文件，适用于图像超分辨率任务研究。 基于PyTorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。评估代码可以计算在RGB和YCbCr空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • SuperGlue-pytorch：训练指南
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    SuperGlue-pytorch: 训练指南提供关于如何使用PyTorch框架进行SuperGlue模型训练的全面指导，涵盖安装、配置及优化技巧。 SuperGlue-pytorch的训练基于官方超点实现，并做了以下改进： 1. 支持训练批次大小大于1。 2. 将损失前向传播的速度提高了十倍。 3. 启用了对训练集进行非线性扭曲的功能。 4. 在训练集中加入了负样本对。 推荐使用离线数据生成来构建训练集： ```shell python -m dataset.data_builder --debug 1 ``` 执行以下命令开始训练： ```shell python train.py --train_path {train_path} --superpoint_weight ./models/weights/superpoint_v1.pth --feature_dim 256 --dataset_offline_rebuild 1 --pretrained --batch_size 32 --debug 0 ``` SuperGlue PyTorch实施的全文PDF可以参考相关文献或项目文档。该实现依赖Python 3环境。
     
  • InsightFace训练指南.zip
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    《InsightFace训练指南》是一份详细的教程文件，专注于面部识别技术的研究和应用，特别是针对InsightFace项目的开发者和研究者提供模型训练、优化及实现方面的指导。 使用ArcFace/InsightFace进行自定义数据集的训练和验证需要准备一些特定文件，并对部分代码进行调整以适应新数据集的要求。官方文档没有详细解释这些步骤，因此在实践中可能需要自行编写某些脚本或修改现有代码才能顺利开展工作。 关于如何具体操作，在一篇相关博客中（可通过搜索引擎查找标题为“使用ArcFace/InsightFace训练自定义数据集”）有较为详细的说明和指导。在这过程中可能会遇到一些技术挑战，比如制作bin文件时可能出现的MemoryError错误问题。此问题可以通过替换特定路径下的两个Python脚本解决：src/eval文件夹中的flw_m.py以及src/data文件夹内的lfw2pack_m.py。 请注意，在实际操作中可能需要根据具体环境和需求对上述指导进行适当调整，确保能够顺利使用自定义数据集完成模型训练与验证。
     
  • Halcon OCR训练指南
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    《Halcon OCR训练指南》是一本详细指导读者如何使用HALCON软件进行光学字符识别（OCR）操作和参数优化的专业手册。 用于训练OCR字符识别的完整代码，请自由使用。如果上传的资源因版权、使用或内容完整性等问题被举报并通过官方审核，将扣除通过该资源获得的所有积分。
     
  • BERT-base-uncased预训练模型
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    BERT-base-uncased是一种流行的预训练语言模型，采用 uncased（不区分大小写）设定，并含有12层变压器编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。 来自 Hugging Face 平台的 bert-base-uncased 模型存储库包含了未经案例区分的语言建模的基础 BERT 架构。该模型适用于各种自然语言处理任务，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • BERT预训练模型（英文）
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    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。