【Pytorch神经网络实战案例】34 使用GPT-2模型实现句子补全功能（手动加载）
1 GPT-2 模型结构GPT-2的整体结构如下图，GPT-2是以Transformer为基础构建的，使用字节对编码的方法进行数据预处理，通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型。1.1 GPT-2 功能简介GPT-2 就是一个语言模型，能够根据上文预测下一个单词，所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本，如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调，生成有特定格式或者主题的文本，如诗歌、戏剧....
【Pytorch神经网络实战案例】33 使用BERT模型实现完形填空任务
1 案例描述案例：加载Transformers库中的BERT模型，并用它实现完形填空任务，即预测一个句子中缺失的单词。2 代码实现：使用BERT模型实现完形填空任务2.1 代码实现：载入词表，并对输入的文本进行分词转化---BERT_MASK.py（第1部分）import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM ....
【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现：加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务，只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单，核心步骤只有两步：（1）直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化，便可以得到能够使用的模型对象。（2）将文本输入模型对象....
【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极
卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果，而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。在TextCNN模型中，通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。1 TextCNN1.1 TextCNN模型结构TexCNN模型是利用卷积神经网络对文本进行分类的模型，该模型的结构可以分为以下4个层次：1.1.1 词嵌入层将每个词对应的向量转化成多维度....
【Pytorch神经网络实战案例】30 jieba库分词+训练中文词向量
1 安装jieba1.1 安装pip install jieba1.2 测试import jieba seg_list = jieba.cut("谭家和谭家和") for i in seg_list: printf(i);1.3 词向量在NLP中，一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量，然后让每个词以词向量的形式型的输入，进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务，词向量的练大多发生...
【Pytorch神经网络实战案例】29 【代码汇总】GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 GaitSet_DataLoader.pyimport numpy as np # 引入基础库 import os import torch.utils.data as tordata from PIL import Image from tqdm import tqdm import random # 1.1定义函数，加载文件夹的文件名称 # load_data函数， 分为3个步...
【Pytorch神经网络实战案例】28 GitSet模型进行步态与身份识别(CASIA-B数据集)
1 CASIA-B数据集本例使用的是预处理后的CASIA-B数据集， 数据集下载网址如下。 http：//www.cbsr.ia.ac.cn/china/Gait%20Databases%20cH.asp该数据集是一个大规模的、多视角的步态库。其中包括124个人，每个人有11个视角(0，18，36，...，180)，在3种行走条件(普通、穿大衣、携带包裹)下采集。1.1....
【Pytorch神经网络实战案例】27 MaskR-CNN内置模型实现语义分割
1 PyTorch中语义分割的内置模型在torchvision库下的models\segmentation目录中，找到segmentation.Py文件。该文件中存放着PyTorch内置的语义分割模型。2 MaskR-CNN内置模型实现语义分割2.1 代码逻辑简述将COCO 2017数据集上的预训练模型dceplabv3_resnet101_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行语义分割。2....
【Pytorch神经网络实战案例】26 MaskR-CNN内置模型实现目标检测
1 Pytorch中的目标检测内置模型在torchvision库下的modelsldetecton目录中，找到__int__.py文件。该文件中存放着可以导出的PyTorch内置的目标检测模型。2 MaskR-CNN内置模型实现目标检测2.1 代码逻辑简述将COCO2017数据集上的预训练模型maskrcnm_resnet50_fpn_coco加载到内存，并使用该模型对图片进行目标检测。2.2 ....
【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 RandAugment方法简介RandAugment方法是一种新的数据增强方法，它比自动数据增强（AutO....
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