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以下是我的手机代码: <pre><code>from transformers import TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir
在调整我的 BERT 模型后,我想保存它以备后用(一旦学习了任务)。我用这两行来做。 <pre><code>model_t
我正在尝试使用视觉变换器的拥抱脸实现来获取最后一层密集层的特征向量
根据理论,BERT 以词嵌入和位置嵌入作为输入。我的目标是为 BERT 模型提供来自不同模型(如 word2vec 或 G
我正在尝试使用 Tensorflow Lite 在 Mali-GPU 上运行 Transformer 和 BERT 模型,但据我所知,tflite 仅支持 GPU 上的
我正在尝试在句子数据集上微调 BERT 模型,每个句子具有两个不同的实值属性。对于每一个,都有一个
我想开发一个后处理nlp层用于自动语音识别纠错。需要进行后处理以提高转录准确率。nlp层的工作是纠
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我正在努力使用一种我试图用于序列分类的转换器模型。作为“嵌入”,我使用了 CNN 预处理器的输出。
<pre><code>def encoder(): input_layer = Input(batch_shape=(None, 13, 128)) h= layer(input_layer) h= Masking(mask_value=0.0)(h)
我目前正在尝试为基于 Transformer 的文本摘要实现编码器-解码器架构。因此,我需要在模型的解码器站点
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我需要按照编码器-解码器方法在 Tensorflow 中构建基于转换器的架构,其中编码器是预先存在的 Huggingface
我正在尝试在 <code>styleformer</code> 中安装 <code>Jupyter Notebook Server</code> 模块,其中 <code>Tensorflow 2.3</code>