简介：这是PHP Tokenizer 学习笔记的详细页面，介绍了和php,有关的知识、技巧、经验，和一些php源码等。 class='pingjiaF' frameborder='0' src='http://biancheng.dnbcw.info/pingjia.php?id=323132' scrolling='no'>简述在某个项目中需要分析 PHP 代码，分离出对应的函数调用（以及
# PyTorch Lightning Trainer Epoch 使用指南
## 概述
本文将教会你如何使用PyTorch Lightning中的`Trainer`模块来训练机器学习模型的每个epoch。我们将通过以下步骤来实现：
1. 创建模型和数据加载器
2. 配置训练器
3. 定义训练循环
4. 训练模型的每个epoch
首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
原创
2024-01-07 11:54:28
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# PyTorch Trainer预训练
在深度学习领域，预训练技术是一种重要的方法，通过在大规模数据集上进行预训练，可以提高模型的泛化能力和效果。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的Trainer工具，可以帮助用户快速实现模型的预训练和微调。
## 什么是PyTorch Trainer？
PyTorch Trainer是PyTorch官方提供的一个训练工具，它封装了训练过程
「Huggingface NLP笔记系列-第7集」 最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学习的过程，分享我的笔记，可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的，还是直接跟着官方教程来一遍，真是一种享受。使用Trainer API来微调模型1. 数据集准备和预处理：这部分就是回顾上一集的内容
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2023-09-14 12:06:14
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通常而言，绝大部分 NLP 问题可以归入以下四类任务中：第一类是序列标注，这是最典型的 NLP 任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。第三类任务是句子关系判断，比如 Ent
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2023-12-31 09:02:54
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一、问题描述假设我们现在有如下的式子:y=x*xz=2*y然后，我们想求z在x=3处的梯度，学过数学的同学大都知道怎么求，如下所示：那么如何用Pytorch中的torch.autograd.grad和loss.backward()去求z在x=3处的梯度呢？二、解决方案1.使用torch.autograd.grad求z在x=3处的梯度。import torch
x=torch.tensor(3.)
在工作流任务调度的选择上，Apache DolphinScheduler 和 Apache Airflow 都是非常不错的选择。本文在相同硬件测试背景下对这两个调度平台的性能进行了对比。结果显示，DolphinScheduler 的性能表现让人惊喜，来看看具体测试数据和测试过程吧！1实验环境测试环境采用 8 台 AWS 8C 16G 服务器作为 Apache Dolphin
【代码】Transformers实战——Trainer和文本分类。
原创
2023-12-11 10:21:05
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在如今的 NLP 领域，几乎每项任务中都能看见「基于 Transformer 的预训练语言模型（T-PTLM）」成功的身影。这些模型的起点是 GPT 和 BERT。而这些模型的技术基础包括 Transformer、自监督学习和迁移学习。T-PTLM 可使用自监督学习从大规模文本数据学习普适性的语言表征，然后将学到的知识迁移到下游任务。这些模型能为下游任务提供优质的背景知识，从而可避免从头开始训练下
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2023-08-17 16:20:36
2阅读
目录作用示例定义调用流程作用根据传入的字符串参数，
原创
2022-03-22 17:46:27
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from distutils.core import setupname 模块名称version版本号description 描述author 作者py_ mopules 要发布的内容setup(name=‘test’,version=“1.0”,description=“test”,author=“tom”,py_modules=[‘moudelTest’])
原创
2021-06-10 22:52:20
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# 基于PyTorch Lightning的学习率打印方案
## 项目背景
在深度学习的训练过程中，学习率是一个极为重要的超参数，直接影响到模型的收敛速度和最终性能。PyTorch Lightning是一个高度模块化的深度学习框架，其在保持PyTorch灵活性的同时，还提供了许多便捷的功能。其中之一就是通过 `Trainer` 对象管理训练过程。在训练期间，监控和打印学习率能够让研究者更好地理
使用TextRank算法为文本生成关键字和摘要 摘要
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。
pagerank
textrank
自动摘要
关键词
提取
目录[-] PageRank
使用TextRank提取关键字
使用TextRank提取关键短语
TensorRT 部署案例，四部曲将预训练的pytorch模型转为.onnx模型解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser对其优化并生成TensorRT推理引擎（根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数）---builder在GPU上实施推理PerformTensorRT supports both C++ and Python API吞吐量batc
基于深度学习的文本分类3 文章目录基于深度学习的文本分类3part1:文本表示方法4 — 编码器:Transformer(1)位置编码(2)自注意力机制(3)残差连接(4)feed forwardpart2:两种预训练的方式(1)Masked LM (masked language model)(2)Next Sentence Predictionpart3:微调使用方法（1）模型训练（2）微调这
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2023-10-02 20:54:01
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图像增强的方法 从图像增强的方面入手，提高模型的准确率和泛化能力 因为对于计算机来说，他们看的是像素，所以当一个图片的位置发生改变的时候，他本身的像素变换还是很大的。 这些都是在PyTorch中内置的一些方法，torchvision,transforms包含了所有图像增强的方法，第一个函数Scale，是对图片的尺寸进行缩小和放大，再是CenterCrop,对图像正中心进行给定大小的裁剪，Rando
**科普文章：理解Python中的ImportError异常**
## 1. 引言
在日常使用Python进行开发或者学习的过程中，我们经常会遇到各种各样的错误和异常。其中，`ImportError`异常是经常出现的一种异常，尤其是在引入其他模块或者包时。本文将深入探讨`ImportError`异常，并提供一些解决方案。
## 2. ImportError异常的定义
在Python中，`I
原创
2023-08-17 13:10:16
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本文主要介绍PyTorch框架下的可视化工具Tensorboard的使用面向第一次接触可视化工具的新手<其实是备忘>之前用了几天visdom，用起来很方便，但是画的图显得很乱，所以花了一晚上把代码里的visdom都改成了tensorboard。Tensorboard 安装原本是tensorflow的可视化工具，pytorch从1.2.0开始支持tensorboard。之前的版本也可以使
关于__setup 在内核中的作用你的这个问题,我从google上查找到了一些资料,再结合内核源代码,就在这里把这个问题说的清楚一点.首先,这里有一个简短的回答,从这上面的意思是这里会从main.c 中的checksetup函数中运行,这个函数是这样的static int __init checksetup(char *line)
{
struct kernel_param *p;
p = &am
setupsetupsetup总结ref()函数 -- 实现响应式ref()小结reactive函数处理对象(包括数组)reactive小结vue2/3响应式原理vue2存在问题, 提供的修改方式vue3解决了以上问题window.proxy 浏览器内置构造函数vue3响应原理vue3响应原理总结reactive与ref区别/使用setup的两个注意点 -- 参数setup只有两个参数第一个pr
