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預訓練模型，為什么使用預訓練的詞向量訓練的效果會好

來源：整理 時間：2023-09-05 01:29:52 編輯：智能門戶 手機版

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1，為什么使用預訓練的詞向量訓練的效果會好

剛用 gensim 完成訓練。中文的wiki語料，整理->簡繁轉(zhuǎn)換->分詞 (這過程比較耗時)。整理完，大概1g語料，訓練的話，cbow算法訓練了半個小時不到。訓練后的模型大概是2g左右，加載起來也是比較慢，不過還能接受。

為什么使用預訓練的詞向量訓練的效果會好

2，如何使用tensorflow capi

Tensorflow C++ API調(diào)用預訓練模型和生產(chǎn)環(huán)境編譯 試著寫了一個python 中訓練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()來預測的完整demo。之后用用Bazel編譯或者在自己的環(huán)境下一來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)境下訓練，并且把weights和net都保存到一個protobuf的graph里，c++可以new個session，readbinaryProto，再session->create一下py當時的graph就恢復了，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，那堆工具鏈老復雜了，慢慢研究吧
厲害,都研究tensorflow了,有啥心得能否分享?其實我只是知道tensorflow,完全沒玩過

如何使用tensorflow capi

3，chatgpt國內(nèi)能用嗎

ChatGPT國內(nèi)是可以使用的，只需要去官網(wǎng)注冊一個OpenAI帳號，然后使用第三方接碼平臺獲取短信驗證碼，就可以成功注冊帳號，注冊成功之后國內(nèi)就可以使用ChatGPT。 ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡架構(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，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會通過連接大量的語料庫來訓練模型，這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。
ChatGPT是一種基于人工智能的對話模型，由OpenAI開發(fā)。它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一種變體，專門用于生成自然語言對話。ChatGPT可以用于各種對話任務，如客服聊天機器人、語言學習、編程幫助等。它通過在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進行預訓練，學習語言的模式和結(jié)構(gòu)，然后可以根據(jù)輸入的對話內(nèi)容生成合理的回復。ChatGPT的目標是提供流暢、有邏輯的對話體驗，使用戶能夠與其進行自然而有效的交流。其中chatGPT國內(nèi)官網(wǎng)API數(shù)據(jù)平臺公眾號是：超智慧AI

chatgpt國內(nèi)能用嗎

4，深度學習的數(shù)據(jù)集都是怎樣生成的

你好genet網(wǎng)絡的預訓練模型訓練自己的數(shù)據(jù)集。Ok首先是自己的數(shù)據(jù)集了。Matconvnet中訓練imagenet的數(shù)據(jù)集的準備不像caffe這些工具箱弄得那么好，弄個train文件夾，test文件夾，以及兩個txt索引就好了，感覺很不人性。后面我將會將其輸入改為這種人性的類型輸入格式。但是其類別索引是從0開始的，這在matlab中是不符合的，所以我將其改成從1開始的。同時添加了一個類class標簽的txt，改完的下載完打開這個文件夾看到：其中train就是訓練所用到的所有圖片，test為測試所有圖片，train_label為對應圖片的名字以及跟隨的類標簽（從1開始），打開txt可以看到為：這種格式的txt相信應該很容易從你自己的數(shù)據(jù)集中弄到。依次類推，test.txt中存放的是test文件夾所有圖片的名字以及其類別。Classind 就是每一類表示的分類的名字。數(shù)據(jù)準備好了，放在哪呢？我們在Matconvnet的工具箱目錄下新建一個文件夾為data，然后將這個數(shù)據(jù)集放進去，如下：我們是在訓練好的model上繼續(xù)訓練，所以需要一個model，再在這文件夾下建立一個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model在前兩節(jié)說到了，自己去下載。接著就是網(wǎng)絡訓練了。再建立一個文件夾train，可以編寫函數(shù)了。首先是主函數(shù)：這里復制一下examples中的imagenet里面的一個主函數(shù)cnn_dicnn,然后修改一下里面的路徑,程序為：滿意請采納
這個并沒有明確的定義。一方面要看你的訓練目標是什么。以及網(wǎng)絡的復雜程度，以及你的訓練算法等等。

5，chatGPT是什么

chatgpt是OpenAl開發(fā)的一個大型預訓練語言模型，通俗一點說就是一個聊天機器人。它是GPT-3模型的變體，ChatGPT經(jīng)過了訓練，可以根據(jù)接收到的輸入生成類似人類的文本響應，具有更自然、更多樣化的特點。用戶可以向它提出無數(shù)問題，而且通常會得到有用的答案。 GPT英文全稱為Generative Pre-trained Transformer（生成式預訓練轉(zhuǎn)換器），是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓練的文本生成深度學習模型。ChatGPT“脫胎”于OpenAI在2020年發(fā)布的GPT-3，后者是目前訓練參數(shù)量最大的AI模型，當時發(fā)布后便引發(fā)了廣泛的關注。
ChatGPT是一種基于人工智能的對話模型，由OpenAI開發(fā)。它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一種變體，專門用于生成自然語言對話。ChatGPT可以用于各種對話任務，如客服聊天機器人、語言學習、編程幫助等。它通過在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進行預訓練，學習語言的模式和結(jié)構(gòu)，然后可以根據(jù)輸入的對話內(nèi)容生成合理的回復。ChatGPT的目標是提供流暢、有邏輯的對話體驗，使用戶能夠與其進行自然而有效的交流。其中chatGPT國內(nèi)官網(wǎng)API數(shù)據(jù)平臺公眾號是：超智慧AI
如何向孩子解答我是從哪來的？如何回答孩子天馬星空的問題？如何指定幾個關鍵詞，給孩子編寫原創(chuàng)故事？如何寫一篇領導滿意的文案？如何解決生活中遇到的疑難問題？還想排隊“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，而自己一直沒用過。是否嘗試使用“知否AI問答”，不用去全是莆田系的百度廣告苦苦尋覓答案，你問知否AI解答，有疑問繼續(xù)追問，你的私人助力，24小時隨時在線。

6，如何從零使用 Keras TensorFlow 開發(fā)一個復雜深度學習模型 問

最近剛開始使用theano, 經(jīng)驗不多，連個基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源碼比較簡潔，可以當作theano的示例教程來看，感受如下：1. 文檔看似很全，每個layer是干啥的，每個參數(shù)是啥都寫了，但是不去讀代碼，實際很多人是無法從文檔理解其具體用法的。這點看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，但是實際上，對于新手，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。舉個例子，example都是做的classification的，沒有做sequence labeling的例子，如果想拿來做個pos tagging，不知道數(shù)據(jù)如何組織。當然，這些其實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去認真讀代碼或者看討論，而是直接換個工具。我感覺目前的doc只有懂了代碼的人才能看懂，不懂得看文檔還是沒啥用。2. 2.項目很簡單所以開發(fā)者不多，但是很活躍，每天都有新東西加進去。今天增加了一個新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不過貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的沒實現(xiàn)recurrent layer。他們也意識到文檔的問題，覺得需要為小白用戶多加點tutorial而不是光給develop看。3. 我沒用過其他的framework，僅說keras拿來學習theano基本用法，很不錯庫本身的代碼，比較簡單易讀，我作為python菜鳥，也能看懂。目前model有sequential和grapgh兩種，前者并不是指recurrent而是說網(wǎng)絡是一層層堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分離開。layer用于build每層的輸出函數(shù)，model會用最后一層的輸出，根據(jù)objective和每個layer的regularizer來確定最終的cost，然后在update時用optimizer來更新參數(shù)。把這四個看下加上model里的fit函數(shù)，就會用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，實在找不到，直接提問。效率方面，我不懂theano怎么優(yōu)化，感覺keras的這種封裝，沒什么成本，跟自己用原生theano是一樣的。當然，theano本身就好慢啊。。估計是我不懂用吧。。
Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能幫助你快速的構(gòu)建和訓練自己的深度學習模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假設你已經(jīng)熟悉了 TensorFlow 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如果，你還沒有熟悉，那么可以先看看這個10分鐘入門 TensorFlow 教程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡教程，然后再回來閱讀這個文章。在這個教程中，我們將學習以下幾個方面：為什么選擇 Keras？為什么 Keras 被認為是深度學習的未來？在Ubuntu上面一步一步安裝Keras。Keras TensorFlow教程：Keras基礎知識。了解 Keras 序列模型4.1 實際例子講解線性回歸問題使用 Keras 保存和回復預訓練的模型Keras API6.1 使用Keras API開發(fā)VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡6.2 使用Keras API構(gòu)建并運行SqueezeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。
文章TAG：訓練模型為什么什么預訓練模型

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