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怎么解决Linux LVM I/O报错

发布时间:2019/09/16标签:   模型    点击量:

原标题:怎么解决Linux LVM I/O报错
哪个平台有最新的呆板进修进展近况和开始进的代码?没错——Github!本文将会分享近期公布的七大GitHub呆板进修名目。这些名目普遍笼罩了呆板进修的各个范畴,包含天然言语处置(NLP)、盘算机视觉、大数据等。机器学习顶尖的Github呆板进修名目1. PyTorch-Transformers(NLP)传递门:https://github.com/huggingface/pytorch-transformers天然言语处置(NLP)的力气使人叹服。NLP转变了文本的处置方法,简直到了无奈用言语描写的水平。在开始进的一系列NLP库中,PyTorch-Transformers呈现最晚,却已攻破种种NLP义务中已有的所有基准。它最吸收人的处所在于涵盖了PyTorch完成、预练习模子权重及其余主要元素,能够关心用户疾速入门。运转开始进的模子须要宏大的盘算才能。PyTorch-Transformers在很大水平上处理了这个成绩,它可能关心这类人群树立起开始进的NLP模子。这里有几篇深度分析PyTorch-Transformers的文章,能够关心用户懂得这一模子(及NLP中预练习模子的观点): PyTorch-Transformers:一款可处置开始进NLP的惊人模子库(应用Python):https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python 8个入门NLP最优良的预练习模子:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python PyTorch——一个简略而强盛的深度进修库:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python2. NeuralClassifier (NLP)传递门:https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier在事实天下中,文本数据的多标签分类是一个宏大的挑衅。晚期面临NLP成绩时,咱们平日处置的是繁多标签义务,但在实在生涯中却远不是这么简略。在多标签分类成绩中,实例/记载具有多个标签,且每个实例的标签数目并不牢固。NeuralClassifier使咱们可能在多层、多标签分类义务中疾速完成神经模子。我最喜爱的是NeuralClassifier,供给了种种民众熟知的文本编码器,比方FastText、RCNN、Transformer等等。用NeuralClassifier能够履行以下分类义务: 双层文天职类 多层文天职类 多标签文天职类 多层(多标签)文天职类以下两篇优良的文章先容了毕竟甚么是多标签分类,以及怎样在Python中履行多标签分类: 应用NLP猜测片子范例——多标签分类的出色先容:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/predicting-movie-genres-nlp-multi-label-classification/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python 应用Python构建你的第一个多标签图象分类模子:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/build-first-multi-label-image-classification-model-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python3. TDEngine (大数据)传递门:https://github.com/taosdata/TDengine

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