目标：在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。例如，在bert预训练模型中，并不包含财经词汇，比如‘市盈率’等财务指标词汇，本文将介绍：如何把专业名词添加到词汇表中方法1：修改vocab方法2：更通用，修改分词器tokenizer如何保留现有模型能力，并训练新词汇的embedding表示内容：NLP的分词NLP的处理流程：对输入的句子进行分词，得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembedding送入到预训练模型，经过attention注意力机制，获得token在句子中
文章目录问题描述问题原因解决方案参考问题描述在coding的时候我们经常在指定device的时候用这么一句代码：device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'但是有时候我们会发现device确实是放在了cpu上面，所以为了明确出错的原因，我们在shell里先import了torch，再执行torch.cuda.is_available()，发现在返回False结果之前给出了错误原因，其中部分内容就是我们在标题中写的。问题原因这种情况一般来说有两种原因gpu的计算能力过差pytorch慢慢已经不支持cc(computecapability)小于
目录python安装包官网安装验证python模块安装安装模块安装位置查询是否成功cuda驱动安装查询cuda驱动支持版本官网安装查询安装pytorch安装查询cuda驱动版本pytorch官网查询是否成功d2l安装官网最终检验环境是否搭建成功debug记录python安装包官网第一步首先在python官网下载适合自己电脑的python版本(注意x86是32位的，x86-64是64位的)这里选择3.7版本官网：www.python.org/downloads/在下面选取想要的版本选择安装包：web-based安装包最小，是基于网络安装，下载快，executable是exe安装，embeddab
一、问题：近期在入手三维重建中，发现很多项目程序都需要Pytorch3d库，其官网定义为：PyTorch3Dprovidesefficient,reusablecomponentsfor3DComputerVisionresearchwithPyTorch.可知Pytorch3d库可以提供多种应用于3D视觉处理的组件，其在ubuntu下安装较为简单，但win下稍繁琐，本贴是对个人安装方法的记录。二、安装方法安装要点：cuda、pytorch、NVIDIACUB版本的严格对应安装所需链接：Pytorch3d各版本：Pytorch3dReleasesDownloadNVIDIACUB下载：NVID
一、问题：近期在入手三维重建中，发现很多项目程序都需要Pytorch3d库，其官网定义为：PyTorch3Dprovidesefficient,reusablecomponentsfor3DComputerVisionresearchwithPyTorch.可知Pytorch3d库可以提供多种应用于3D视觉处理的组件，其在ubuntu下安装较为简单，但win下稍繁琐，本贴是对个人安装方法的记录。二、安装方法安装要点：cuda、pytorch、NVIDIACUB版本的严格对应安装所需链接：Pytorch3d各版本：Pytorch3dReleasesDownloadNVIDIACUB下载：NVID
人工智能领域的FoundationModel，通常指的是一类被广泛使用的基础模型（或称基础架构模型），是在海量数据和计算资源的基础上训练出来的通用、通用性较强的深度学习模型。这些模型被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务。FoundationModel通常由大型科技公司、研究机构或者开源社区开发，这些模型的目的是提供一种共享的基础架构，为更广泛的应用和开发人员提供更好的机会和资源。这些模型的训练需要大量的数据和计算资源，因此只有一些大型机构或企业才能承担这样的工作。在自然语言处理领域，最著名的FoundationModel是OpenAI公司开发的GPT（Generati
大家好，我是虎哥，JestonOrinnano8G模块，提供高达40TOPS的AI算力，安装好了Jetpack5.1之后，我们需要配置一些支持环境，来为我们后续的深度学习开发提供支持。本章内容，我将主要围绕安装对应版本pytorch跟torchvision展开。 安装好了Jetpack5.1之后，我才发现英伟达官方还没有正式发布适配的pytorch版本跟torchvision版本，但是我在官方的论坛里面发现了这个：InstallingPyTorchforJetsonPlatform-NVIDIADocs通过：PyTorchforJetson-JetsonNano
文章目录前言一、下载步骤1.下载anaconda2.pytorch配置3.下载pytorch的安装包二.开发环境配置（jupyter/pycharm)1.jupyternotebook2.pycharm前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习深度学习，本文就介绍了python3.9版本的pytorch的安装和环境配置提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、下载步骤1.下载anacondaanaconda下载链接点击下载最新版本版本python3.9，勾选添加环境变量，然后一路默认安装即可。2.pytor
文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF%matplotlibinlineplt.rcParams['figure.figsize']=(7,3.5)plt.rcParams['figure.dpi']=150plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决坐标轴负数的铅显示
序：v-model是v-bind和v-on:input的结合，即监听了表单的input事件，然后修改value属性对应的值一、vue单文件中使用v-model众所周知，当我们使用v-bind绑定prop时，数据流的流向是从model层流向view层，被v-bind绑定的prop会从data中读取属性值；那么如何实现既能让数据从model层流向view层，又能从view层流向model层的双向数据绑定呢？这个时候就需要使用到指令v-model,指令v-model的本质是一个语法糖，他是:value&@input的简写形式；具体代码如下：父组件{{num}}-->exportdefault{dat
