数据集特定行上的模型应用程序 - 腾讯云开发者社区

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使用 Transformers 在你自己的数据集上训练文本分类模型

之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...数据假设我们数据的格式如下： 0 第一个句子 1 第二个句子 0 第三个句子即每一行都是 label sentence 的格式，中间空格分隔。...处理完我们便得到了可以输入给模型的训练集和测试集。

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MOTOROLA MVME162-512A 特定于其应用程序的代码和业务逻辑上

MOTOROLA MVME162-512A 特定于其应用程序的代码和业务逻辑上无服务器计算(也简称为无服务器)是一种云计算模式，它将所有后端基础架构管理任务(供应、扩展、调度、修补)卸载给云提供商，使开发人员能够将所有时间和精力放在特定于其应用程序的代码和业务逻辑上...此外，serverless仅在每个请求的基础上运行应用程序代码，并根据请求的数量自动扩展和缩减支持基础架构。使用无服务器，客户只需为应用程序运行时使用的资源付费，而不会为闲置的容量付费。...FaaS，即功能即服务经常与无服务器计算混淆，而事实上，它是无服务器计算的一个子集。FaaS允许开发人员执行部分应用程序代码(称为函数)来响应特定事件。...除代码之外的所有内容(物理硬件、虚拟机操作系统和web服务器软件管理)都由云服务提供商在代码执行时实时自动配置，并在执行完成后自动关闭。执行开始时计费开始，执行停止时计费停止。

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常见的大模型评测数据集

，受 Winograd Schema Challenge（Levesque、Davis 和 Morgenstern 2011）的启发，进行了调整以提高针对数据集特定偏差的规模和鲁棒性。...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...）中表现的数据集。...一个特点是所有问题均来源是当地的真实人类试题，所以包含了特定的文化背景，要求模型不仅是能理解语言，还需要对背景知识有所掌握。中文部分也公开了图片类试题，可以测试中文多模态模型。

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AI 模型中的“it”是数据集

模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。

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基于CelebA数据集的GAN模型

上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法：下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个...npz的文件里，全是以numpy的格式保存的。

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...首先，访问将在此处使用的数据集：网站（请注意，使用的是特定版本的数据集。图像已调整为416x416。）...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在这个例子中，应该考虑收集或生成更多的训练数据，并利用更多的数据扩充。对于自定义数据集，只要将Roboflow导出链接更新为特定于数据集，这些步骤将基本相同。...下一步是什么已经将对象检测模型训练为自定义数据集。现在，在生产中使用此模型将引起确定生产环境将是一个问题。例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？

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基于CelebA数据集的GAN模型-2

前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型直接上代码咯导入依赖： # example of a gan for generating...lr=0.0002, beta_1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的...numpy压缩数据包点npz结尾的文件 # load and prepare training images def load_real_samples(): # load the face dataset...batch of inputs for the network x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim) return x_input 生成假的样本...dataset = load_real_samples() # train model train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 最后生成的图像

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网络上最大的机器学习数据集列表

二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。非商业只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...此外，我们提供了1000种Deepfakes模型来生成和扩充新数据。非商业只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact：用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact（网站：https://tabfact.github.io/）的大规模数据集...有49个真实序列和49个不真实序列不包含任何特定挑战。我们有34个培训视频和15个测试视频，它们以真实和不真实的顺序播放，没有挑战。每个视频序列中有300帧。

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为什么神经网络模型在测试集上的准确率高于训练集上的准确率？

如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样（2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。　　...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响　　在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。

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cypherhound：一个针对BloodHound数据集的终端应用程序

关于cypherhound cypherhound是一款功能强大的终端应用程序，该工具基于Python 3开发，包含了260+针对BloodHound数据集的Neo4j密码。...功能介绍 cypherhound专为处理BloodHound数据而设计，并包含下列功能： 1、支持264种密码，可以根据用户输入（指定用户、组或计算机成员）设置要搜索的密码，支持用户定义的正则表达式密码...； 2、支持根据用户需求导出所有结果，默认导出为终端对象，导出选项可以在grep/cut/awk中查看到支持的格式；工具下载由于该工具基于Python 3开发，因此广大研究人员首先需要在本地设备上安装并配置好...- 输出文件名称，不需要写后缀名 raw - 写入元数据输出（可选） example export 31 results export...- 用于显示此帮助菜单（向右滑动，查看更多）注意事项 1、该程序将使用默认的Neo4j数据库和URI； 2、针对BloodHound 4.2.0构建； 3、Windows用户必须运行：pip3

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深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

在上一篇文章中,我们使用mnist数据集去做了一个识别的小型神经网络,在今天的这篇文章里,我们将要通过使用自建数据集去检验上一篇文章的模型,从而真正的可以去应用神经网络....先解决上一篇文章中一些不完美的地方: 在上一篇文章的backward.py中,我们训练神经网络时,如果中途遇到一些事情,想要结束,回过头来再重新开始的话,我们的模型还得需要从第一步一点点开始算,尽管我们已经保存了模型...,但是没有用上,这样很不好.而现在我们给我们的模型加上”断点续训”的功能....想到我们使用的mnist数据集,数据集中的图片为标准的28*28的黑白文件,并且每个文件的输出为10个可能性概率所构成的一维数组....(3)把图片形状拉成 1 行 784 列，并把值变为浮点型（因为要求像素点是 0-1 之间的浮点数）。（4）接着让现有的 RGB 图从 0-255 之间的数变为 0-1 之间的浮点数。

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如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？

你需要了解缺失数据的多少，以及它们可能对后续分析造成的影响。如果某个变量的缺失数据少，干脆把含有缺失值的行（观测）扔掉就算了，免得影响分析精确程度。但如果缺失数据太多，都扔掉就不可行了。...其实前3行语句，都是准备工作。真正总结概览功能，只需第4条。第一行： tidyverse 是一个非常重要的库。可以说它改进了 R 语言处理数据的生态环境。...这个数据集，来自于 Hadley Wickham 的 github 项目，名称叫做 nycflights13 。 ?...但是，由于观测（行）数量众多，我们很难直观分析出缺失值的情况，以及数据的分布等信息。第4条语句，就是负责帮助我们更好地检视和探索数据用的。...探索本文介绍的 summarytools 包的功能，并不只是对数据集做总体总结概览。它还可以进行变量之间的关系展示。例如你想知道3大机场起飞的航班，对应航空公司的比例是否有差别。

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深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

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ECharts数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）

把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的理解。...系列被安放到 dataset 的列上面。 ‘row’: 系列被安放到 dataset 的行上面。把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（...{top: '55%'} ], series: [ // 这几个系列会在第一个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一行..., {type: 'bar', seriesLayoutBy: 'row'}, // 这几个系列会在第二个直角坐标系中，每个系列对应到 dataset 的每一列

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来聊聊COCO数据集上两大霸榜模型-CBNet和DetectoRS

【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。...它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP...我们证实了，CBNet可以非常容易地集成到最先进的检测器，并显著提高其性能。例如，它在COCO数据集上的FPN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN的映射中提升了大约1.5%到3.0%。...此外，CBNet 还提升了实例分割的结果：Triple-ResNeXt152（3 个 ResNeXt152 组成的 CBNet 架构）在 COCO 数据集上实现了最新 SOTA 结果（mAP 达到 53.3...实现了单个模型在 MSCOCO 数据集上的最新 SOTA 结果——目标检测 mAP 达到 53.3。 CBNet结构图如下所示： ?

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基于已有OCR模型优化自己数据集的教程

在本文中，我们将介绍如何基于已有的OCR（光学字符识别）模型，通过自己的数据集进行进一步优化。优化OCR模型可以提高其对特定任务和领域的准确性和适应性。以下是详细的步骤和方法。...建议数据集应包括：不同字体和大小的文本图像各种格式（如扫描文档、照片）不同语言的文本图像（如果需要）数据集应分为训练集、验证集和测试集。确保数据集的多样性，以提高模型的泛化能力。...迁移学习是使用预训练模型的权重，然后在自己的数据集上进一步训练。...，我们了解了如何基于已有OCR模型，通过自己的数据集进行优化。...主要步骤包括数据集准备和预处理、模型选择和微调、模型评估、以及超参数调整。通过这些方法，可以显著提高OCR模型在特定任务上的性能。希望本文对你有所帮助，祝你在OCR模型优化的道路上取得成功！

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【猫狗数据集】加载保存的模型进行测试

已重新上传好数据集： ?...分割线----------------------------------------------------------------- 2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去...测试集是完整的。训练集中cat的确是有10125张图片，而dog只有1973张，所以完成一个epoch需要迭代的次数为： (10125+1973)/128=94.515625，约等于95。...顺便提一下，有两种方式可以计算出数据集的量：第一种：print(len(train_dataset)) 第二种：在../dog目录下，输入ls | wc -c 今天重新上传dog数据集。.../s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集：https

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基于自制数据集的MobileNet-SSD模型训练

“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。”...以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。...编译通过之后就可以玩模型啦。 02 — 数据集制作网络上大多数资料都是在介绍如何利用VOC2007和VOC2012数据集开始训练，本文介绍的是制作自己的仿VOC数据集，对接工程实际。.../train.sh里面的内容比较简单：第2行是train.prototxt的路径，第7行是snapshot保存中间模型的路径，第8行是slover文件的路径，第9行是预训练权重，第10行是用到的gpu...04 — 模型测试笔者认为“测试”的含义有两种，一种是利用数据集中的测试数据检测模型效果，叫test，另一种是利用数据集外实际应用中的数据集检测模型效果，叫deploy。以下分别介绍。

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使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能

纽约大学联合谷歌和Meta提出了SuperGLUE评测集，从推理能力，常识理解，问答能力等方面入手，构建了包括8个子任务的大语言模型评测数据集。...例如，若模型在问题? 答案1 上的困惑度为 0.1，在问题? 答案2 上的困惑度为 0.2，最终我们会选择答案1 作为模型的输出。...具体实践时，使用问题作为模型的原始输入，并留白答案区域待模型进行后续补全。我们通常还需要对其输出进行后处理，以保证输出满足数据集的要求。...并准备好数据集后，可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。...与模型类似，数据集的配置文件也提供在 configs/datasets 下。

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