预训练模型，为什么使用预训练的词向量训练的效果会好
来源：整理 编辑：智能门户 2023-09-05 01:29:52
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1，为什么使用预训练的词向量训练的效果会好
刚用 gensim 完成训练。中文的wiki语料，整理->简繁转换->分词 (这过程比较耗时)。整理完，大概1g语料，训练的话，cbow算法训练了半个小时不到。训练后的模型大概是2g左右，加载起来也是比较慢，不过还能接受。
2，如何使用tensorflow capi
Tensorflow C++ API调用预训练模型和生产环境编译 试着写了一个python 中训练NN模型，用freeze_graph.py小工具固定参数到 .pb文件中，然后在C++中读取session->Run()来预测的完整demo。之后用用Bazel编译或者在自己的环境下一来libtensorflow_cc.so 编译。http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711https://www.zhihu.com/question/41667903?from=profile_question_card一般都是在py环境下训练，并且把weights和net都保存到一个protobuf的graph里，c++可以new个session，readbinaryProto，再session->create一下py当时的graph就恢复了，然后一样是session->run，feed数据，fetch拿到结果，tf使用bazel编译的，那堆工具链老复杂了，慢慢研究吧厉害,都研究tensorflow了,有啥心得能否分享?其实我只是知道tensorflow,完全没玩过
3，chatgpt国内能用吗
ChatGPT国内是可以使用的，只需要去官网注册一个OpenAI帐号，然后使用第三方接码平台获取短信验证码，就可以成功注册帐号，注册成功之后国内就可以使用ChatGPT。
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT是一种基于人工智能的对话模型，由OpenAI开发。它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一种变体，专门用于生成自然语言对话。ChatGPT可以用于各种对话任务，如客服聊天机器人、语言学习、编程帮助等。它通过在大规模的文本数据上进行预训练，学习语言的模式和结构，然后可以根据输入的对话内容生成合理的回复。ChatGPT的目标是提供流畅、有逻辑的对话体验，使用户能够与其进行自然而有效的交流。其中chatGPT国内官网API数据平台公众号是：超智慧AI
4，深度学习的数据集都是怎样生成的
你好genet网络的预训练模型训练自己的数据集。Ok首先是自己的数据集了。Matconvnet中训练imagenet的数据集的准备不像caffe这些工具箱弄得那么好，弄个train文件夹，test文件夹，以及两个txt索引就好了，感觉很不人性。后面我将会将其输入改为这种人性的类型输入格式。但是其类别索引是从0开始的，这在matlab中是不符合的，所以我将其改成从1开始的。同时添加了一个类class标签的txt，改完的下载完打开这个文件夹看到：其中train就是训练所用到的所有图片，test为测试所有图片，train_label为对应图片的名字以及跟随的类标签（从1开始），打开txt可以看到为：这种格式的txt相信应该很容易从你自己的数据集中弄到。依次类推，test.txt中存放的是test文件夹所有图片的名字以及其类别。Classind 就是每一类表示的分类的名字。数据准备好了，放在哪呢？我们在Matconvnet的工具箱目录下新建一个文件夹为data，然后将这个数据集放进去，如下：我们是在训练好的model上继续训练，所以需要一个model，再在这文件夹下建立一个models文件夹，然后把imagenet-vgg-f.mat放入到models里面。这里我们使用的是vgg-f的model，这个model在前两节说到了，自己去下载。接着就是网络训练了。再建立一个文件夹train，可以编写函数了。首先是主函数：这里复制一下examples中的imagenet里面的一个主函数cnn_dicnn,然后修改一下里面的路径,程序为：满意请采纳这个并没有明确的定义。一方面要看你的训练目标是什么。以及网络的复杂程度，以及你的训练算法等等。
5，chatGPT是什么
chatgpt是OpenAl开发的一个大型预训练语言模型，通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应，具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题，而且通常会得到有用的答案。
GPT英文全称为Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练转换器），是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3，后者是目前训练参数量最大的AI模型，当时发布后便引发了广泛的关注。ChatGPT是一种基于人工智能的对话模型，由OpenAI开发。它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的一种变体，专门用于生成自然语言对话。ChatGPT可以用于各种对话任务，如客服聊天机器人、语言学习、编程帮助等。它通过在大规模的文本数据上进行预训练，学习语言的模式和结构，然后可以根据输入的对话内容生成合理的回复。ChatGPT的目标是提供流畅、有逻辑的对话体验，使用户能够与其进行自然而有效的交流。其中chatGPT国内官网API数据平台公众号是：超智慧AI如何向孩子解答我是从哪来的？如何回答孩子天马星空的问题？如何指定几个关键词，给孩子编写原创故事？如何写一篇领导满意的文案？如何解决生活中遇到的疑难问题？还想排队“文心一言”？还不如直接百度呢？你要真正用了以后才知道，不能天天看着别人在用，在发截图，而自己一直没用过。是否尝试使用“知否AI问答”，不用去全是莆田系的百度广告苦苦寻觅答案，你问知否AI解答，有疑问继续追问，你的私人助力，24小时随时在线。
6，如何从零使用 Keras TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型 问
最近刚开始使用theano, 经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下：1. 文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码，实际很多人是无法从文档理解其具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样，example似乎很多，而且都能直接run，还都是real world的数据集，看似很好，但是实际上，对于新手，如果需要的模型跟example里的不完全一样，不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子，example都是做的classification的，没有做sequence labeling的例子，如果想拿来做个pos tagging，不知道数据如何组织。当然，这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了，但我相信不少人不会去认真读代码或者看讨论，而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂，不懂得看文档还是没啥用。2. 2.项目很简单所以开发者不多，但是很活跃，每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不过貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的没实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题，觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给develop看。3. 我没用过其他的framework，仅说keras拿来学习theano基本用法，很不错库本身的代码，比较简单易读，我作为python菜鸟，也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种，前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数，model会用最后一层的输出，根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost，然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数，就会用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example，多看看github上的 issues讨论，实在找不到，直接提问。效率方面，我不懂theano怎么优化，感觉keras的这种封装，没什么成本，跟自己用原生theano是一样的。当然，theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。在这个教程中，我们将学习以下几个方面：为什么选择 Keras？为什么 Keras 被认为是深度学习的未来？在Ubuntu上面一步一步安装Keras。Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。了解 Keras 序列模型4.1 实际例子讲解线性回归问题使用 Keras 保存和回复预训练的模型Keras API6.1 使用Keras API开发VGG卷积神经网络6.2 使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。
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