預(yù)訓(xùn)練模型，為什么使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量訓(xùn)練的效果會(huì)好

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-05 01:29:52 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1，為什么使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量訓(xùn)練的效果會(huì)好
2，如何使用tensorflow capi
3，chatgpt國(guó)內(nèi)能用嗎
4，深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集都是怎樣生成的
5，chatGPT是什么
6，如何從零使用 Keras TensorFlow 開(kāi)發(fā)一個(gè)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型問(wèn)

1，為什么使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量訓(xùn)練的效果會(huì)好

剛用 gensim 完成訓(xùn)練。中文的wiki語(yǔ)料，整理->簡(jiǎn)繁轉(zhuǎn)換->分詞 (這過(guò)程比較耗時(shí))。整理完，大概1g語(yǔ)料，訓(xùn)練的話(huà)，cbow算法訓(xùn)練了半個(gè)小時(shí)不到。訓(xùn)練后的模型大概是2g左右，加載起來(lái)也是比較慢，不過(guò)還能接受。

為什么使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量訓(xùn)練的效果會(huì)好

2，如何使用tensorflow capi

Tensorflow C++ API調(diào)用預(yù)訓(xùn)練模型和生產(chǎn)環(huán)境編譯試著寫(xiě)了一個(gè)python 中訓(xùn)練NN模型，用freeze_graph.py小工具固定參數(shù)到 .pb文件中，然后在C++中讀取session->Run()來(lái)預(yù)測(cè)的完整demo。之后用用Bazel編譯或者在自己的環(huán)境下一來(lái)libtensorflow_cc.so 編譯。http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711

https://www.zhihu.com/question/41667903?from=profile_question_card

一般都是在py環(huán)境下訓(xùn)練，并且把weights和net都保存到一個(gè)protobuf的graph里，c++可以new個(gè)session，readbinaryProto，再session->create一下py當(dāng)時(shí)的graph就恢復(fù)了，然后一樣是session->run，feed數(shù)據(jù)，fetch拿到結(jié)果，tf使用bazel編譯的，那堆工具鏈老復(fù)雜了，慢慢研究吧

厲害,都研究tensorflow了,有啥心得能否分享?其實(shí)我只是知道tensorflow,完全沒(méi)玩過(guò)

如何使用tensorflow capi

3，chatgpt國(guó)內(nèi)能用嗎

ChatGPT國(guó)內(nèi)是可以使用的，只需要去官網(wǎng)注冊(cè)一個(gè)OpenAI帳號(hào)，然后使用第三方接碼平臺(tái)獲取短信驗(yàn)證碼，就可以成功注冊(cè)帳號(hào)，注冊(cè)成功之后國(guó)內(nèi)就可以使用ChatGPT。 ChatGPT是美國(guó)人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語(yǔ)言理解和文本生成能力，尤其是它會(huì)通過(guò)連接大量的語(yǔ)料庫(kù)來(lái)訓(xùn)練模型，這些語(yǔ)料庫(kù)包含了真實(shí)世界中的對(duì)話(huà)，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)的能力，做到與真正人類(lèi)幾乎無(wú)異的聊天場(chǎng)景進(jìn)行交流。ChatGPT不單是聊天機(jī)器人，還能進(jìn)行撰寫(xiě)郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

ChatGPT是一種基于人工智能的對(duì)話(huà)模型，由OpenAI開(kāi)發(fā)。它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一種變體，專(zhuān)門(mén)用于生成自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)。ChatGPT可以用于各種對(duì)話(huà)任務(wù)，如客服聊天機(jī)器人、語(yǔ)言學(xué)習(xí)、編程幫助等。它通過(guò)在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和結(jié)構(gòu)，然后可以根據(jù)輸入的對(duì)話(huà)內(nèi)容生成合理的回復(fù)。ChatGPT的目標(biāo)是提供流暢、有邏輯的對(duì)話(huà)體驗(yàn)，使用戶(hù)能夠與其進(jìn)行自然而有效的交流。其中chatGPT國(guó)內(nèi)官網(wǎng)API數(shù)據(jù)平臺(tái)公眾號(hào)是：超智慧AI

chatgpt國(guó)內(nèi)能用嗎

4，深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集都是怎樣生成的

你好genet網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集。Ok首先是自己的數(shù)據(jù)集了。Matconvnet中訓(xùn)練imagenet的數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備不像caffe這些工具箱弄得那么好，弄個(gè)train文件夾，test文件夾，以及兩個(gè)txt索引就好了，感覺(jué)很不人性。后面我將會(huì)將其輸入改為這種人性的類(lèi)型輸入格式。但是其類(lèi)別索引是從0開(kāi)始的，這在matlab中是不符合的，所以我將其改成從1開(kāi)始的。同時(shí)添加了一個(gè)類(lèi)class標(biāo)簽的txt，改完的下載完打開(kāi)這個(gè)文件夾看到：其中train就是訓(xùn)練所用到的所有圖片，test為測(cè)試所有圖片，train_label為對(duì)應(yīng)圖片的名字以及跟隨的類(lèi)標(biāo)簽（從1開(kāi)始），打開(kāi)txt可以看到為：這種格式的txt相信應(yīng)該很容易從你自己的數(shù)據(jù)集中弄到。依次類(lèi)推，test.txt中存放的是test文件夾所有圖片的名字以及其類(lèi)別。Classind 就是每一類(lèi)表示的分類(lèi)的名字。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了，放在哪呢？我們?cè)贛atconvnet的工具箱目錄下新建一個(gè)文件夾為data，然后將這個(gè)數(shù)據(jù)集放進(jìn)去，如下：我們是在訓(xùn)練好的model上繼續(xù)訓(xùn)練，所以需要一個(gè)model，再在這文件夾下建立一個(gè)models文件夾，然后把imagenet-vgg-f.mat放入到models里面。這里我們使用的是vgg-f的model，這個(gè)model在前兩節(jié)說(shuō)到了，自己去下載。接著就是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練了。再建立一個(gè)文件夾train，可以編寫(xiě)函數(shù)了。首先是主函數(shù)：這里復(fù)制一下examples中的imagenet里面的一個(gè)主函數(shù)cnn_dicnn,然后修改一下里面的路徑,程序?yàn)椋簼M(mǎn)意請(qǐng)采納

這個(gè)并沒(méi)有明確的定義。一方面要看你的訓(xùn)練目標(biāo)是什么。以及網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度，以及你的訓(xùn)練算法等等。

5，chatGPT是什么

chatgpt是OpenAl開(kāi)發(fā)的一個(gè)大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，通俗一點(diǎn)說(shuō)就是一個(gè)聊天機(jī)器人。它是GPT-3模型的變體，ChatGPT經(jīng)過(guò)了訓(xùn)練，可以根據(jù)接收到的輸入生成類(lèi)似人類(lèi)的文本響應(yīng)，具有更自然、更多樣化的特點(diǎn)。用戶(hù)可以向它提出無(wú)數(shù)問(wèn)題，而且通常會(huì)得到有用的答案。 GPT英文全稱(chēng)為Generative Pre-trained Transformer（生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器），是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文本生成深度學(xué)習(xí)模型。ChatGPT“脫胎”于OpenAI在2020年發(fā)布的GPT-3，后者是目前訓(xùn)練參數(shù)量最大的AI模型，當(dāng)時(shí)發(fā)布后便引發(fā)了廣泛的關(guān)注。

如何向孩子解答我是從哪來(lái)的？如何回答孩子天馬星空的問(wèn)題？如何指定幾個(gè)關(guān)鍵詞，給孩子編寫(xiě)原創(chuàng)故事？如何寫(xiě)一篇領(lǐng)導(dǎo)滿(mǎn)意的文案？如何解決生活中遇到的疑難問(wèn)題？還想排隊(duì)“文心一言”？還不如直接百度呢？你要真正用了以后才知道，不能天天看著別人在用，在發(fā)截圖，而自己一直沒(méi)用過(guò)。是否嘗試使用“知否AI問(wèn)答”，不用去全是莆田系的百度廣告苦苦尋覓答案，你問(wèn)知否AI解答，有疑問(wèn)繼續(xù)追問(wèn)，你的私人助力，24小時(shí)隨時(shí)在線(xiàn)。

6，如何從零使用 Keras TensorFlow 開(kāi)發(fā)一個(gè)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型問(wèn)

最近剛開(kāi)始使用theano, 經(jīng)驗(yàn)不多，連個(gè)基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源碼比較簡(jiǎn)潔，可以當(dāng)作theano的示例教程來(lái)看，感受如下：1. 文檔看似很全，每個(gè)layer是干啥的，每個(gè)參數(shù)是啥都寫(xiě)了，但是不去讀代碼，實(shí)際很多人是無(wú)法從文檔理解其具體用法的。這點(diǎn)看issue里的討論里可以看出。同樣，example似乎很多，而且都能直接run，還都是real world的數(shù)據(jù)集，看似很好，但是實(shí)際上，對(duì)于新手，如果需要的模型跟example里的不完全一樣，不容易搞懂到底需要把輸入輸出的數(shù)據(jù)搞成啥格式。舉個(gè)例子，example都是做的classification的，沒(méi)有做sequence labeling的例子，如果想拿來(lái)做個(gè)pos tagging，不知道數(shù)據(jù)如何組織。當(dāng)然，這些其實(shí)花一天讀下代碼或者好好翻翻issue討論就可以解決了，但我相信不少人不會(huì)去認(rèn)真讀代碼或者看討論，而是直接換個(gè)工具。我感覺(jué)目前的doc只有懂了代碼的人才能看懂，不懂得看文檔還是沒(méi)啥用。2. 2.項(xiàng)目很簡(jiǎn)單所以開(kāi)發(fā)者不多，但是很活躍，每天都有新東西加進(jìn)去。今天增加了一個(gè)新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不過(guò)貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的沒(méi)實(shí)現(xiàn)recurrent layer。他們也意識(shí)到文檔的問(wèn)題，覺(jué)得需要為小白用戶(hù)多加點(diǎn)tutorial而不是光給develop看。3. 我沒(méi)用過(guò)其他的framework，僅說(shuō)keras拿來(lái)學(xué)習(xí)theano基本用法，很不錯(cuò)庫(kù)本身的代碼，比較簡(jiǎn)單易讀，我作為python菜鳥(niǎo)，也能看懂。目前model有sequential和grapgh兩種，前者并不是指recurrent而是說(shuō)網(wǎng)絡(luò)是一層層堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分離開(kāi)。layer用于build每層的輸出函數(shù)，model會(huì)用最后一層的輸出，根據(jù)objective和每個(gè)layer的regularizer來(lái)確定最終的cost，然后在update時(shí)用optimizer來(lái)更新參數(shù)。把這四個(gè)看下加上model里的fit函數(shù)，就會(huì)用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq這種也有現(xiàn)成的可用。建議不要光看example，多看看github上的 issues討論，實(shí)在找不到，直接提問(wèn)。效率方面，我不懂theano怎么優(yōu)化，感覺(jué)keras的這種封裝，沒(méi)什么成本，跟自己用原生theano是一樣的。當(dāng)然，theano本身就好慢啊。。估計(jì)是我不懂用吧。。

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能幫助你快速的構(gòu)建和訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假設(shè)你已經(jīng)熟悉了 TensorFlow 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果，你還沒(méi)有熟悉，那么可以先看看這個(gè)10分鐘入門(mén) TensorFlow 教程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程，然后再回來(lái)閱讀這個(gè)文章。在這個(gè)教程中，我們將學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面：為什么選擇 Keras？為什么 Keras 被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？在Ubuntu上面一步一步安裝Keras。Keras TensorFlow教程：Keras基礎(chǔ)知識(shí)。了解 Keras 序列模型4.1 實(shí)際例子講解線(xiàn)性回歸問(wèn)題使用 Keras 保存和回復(fù)預(yù)訓(xùn)練的模型Keras API6.1 使用Keras API開(kāi)發(fā)VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2 使用Keras API構(gòu)建并運(yùn)行SqueezeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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