TensorFlow是目前无可争议的、最流行的深度学习框架，其实有很多优良的接口设计，例如让用户无须感知底层实现的Swig Python API，还有可以用Python或者C++动态拓展的custom op（很方便集成到Serving），以及集成Model Signature的…

TensorFlow Hub是一个用于促进机器学习模型中可复用部分再次进行探索与发布的库，主要将预训练过的TensorFlow模型片段再次利用到新的任务上。（可以理解为做迁移学习） 下载下来之后解压即可。 解压之后我们可以看到，flower_photos文件夹下包含了如下几个子…

在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。 虽然TensorFlow.js的愿景是机器学习无处不在，即使是在手机、嵌入式设备上，只要运行有浏览器，都可…

2. 导入预定义的图和训练好的参数值 ３. 准备测试数据 本例中输入数据是一个 [None, 41, 41, 41, 1] 的张量，我们需要先从 TXT 文件中读出测试数据，然后正确地填充到张量中去。 ４. 前向传播得到预测值 通过给定输入和输出张量的名字，我们可以将测试数据传…

迁移学习: 存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上.初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过已有的标记数据（source domain data）向未标记数据（target domain data）迁移。从而训练出适用于目标领域的模型。 说人话, 我们利用…

1. 准备预训练好的模型 data 文件是训练好的参数值，meta 文件是定义的神经网络图，checkpoint 文件是所有模型的保存路径，如下所示，为简单起见只保留了一个模型。 2. 导入模型图、参数值和相关变量 通过 saver.restore 我们可以得到预训练的所有参数…

碎碎念 不知道哪年辈子订阅的书突然上架了，昨天就熬夜看了一遍，今天跑作者仓库看了一下代码。顺路参加一下金石计划。因为作者代码是两年前的了，有的已经跑不通了，所以改了改。 使用BERT预训练模型 第一节

作者|huggingface编译|VK来源|Github加载GoogleAI或OpenAI预训练权重或PyTorch转储from_pretrained()方法要加载GoogleAI、OpenAI的预训

GPT 时代，国内学界和企业也相继基于大语言模型推出自研的大模型。比如：百度的“文心一言”、复旦大学的“MOSS”、腾讯的“HunYuan大模型”、阿里的“通义大模型”、华为的“盘古大模型”等等。

从本质上讲，迁移学习是通过重用先前学习的结果来加速新的学习任务。它涉及到使用已经在数据集上训练过的模型来执行不同但相关的机器学习任务。已训练的模型称为基础模型。迁移学习包括重新训练基础模型，或者在基础模型的基础上创建一个新模型。我们把新模型称为转移模型。如图5.1中的示意图所示…