TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...如果不知道预训练的ckpt中参数名称，可以使用如下代码打印： for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)
在 C++ 中，预增（或预减）可用作左值，但后增（或后减）不能用作左值。...+a = 20; printf("a = %d", a); getchar(); return 0; } a = 20 上面的程序可以工作，而下面的程序编译失败，错误 “赋值中的非左值...这是因为++a返回一个lvalue，它基本上是对我们可以进一步分配的变量的引用——就像一个普通的变量。...所以基本上发生的是a++返回一个rvalue，它基本上只是一个类似于未存储的表达式的值的值。...如果你发现任何不正确的内容，或者想分享一些有关本文的更多内容，请在评论区告诉我。
正如文章《通用的业务编号规则设计实现（附源码）》 文章里需要一个多实例和线程安全的序列化生成器，在SQL Server 2012+ 版本 有一个通过.NET程序集的序列号transact-sql 函数...这篇文章向大家介绍一个使用SQL Server 和Sql Azure 以及Mongodb 实现的序列号生成器。...= null; } findAndModify命令中每个键对应的值如下所示。 findAndModify 字符窜，集合名。 query 查询文档，用来检索文档的条件。...sort 排序结果的条件。 update 修改器文档，对所找到的文档执行的更新。 remove 布尔类型，表示是否删除文档。 new 布尔类型，表示返回的是更新前的文档还是更新后的文档。...根据业务需求创建一个序列化生成器，也就是SequenceKey ，Mongo 使用它的ObjectId 来作为Key var stateProvider = GetStateProvider(); var
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ In [1]: import os In [2]: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" In [3]: import tensorflow...训练过程中获取某个Tensor值；只有conv1和bn1存在NAN 1....在训练过程中,获取某个参数Tensor的值: 获取所有Tensor的name: [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def...只有conv1的filter, bias和bn1的gamma为nan: 由于训练数据中存在nan. bn1后的max pooling层输出全为0 (∵bn1输出有0), 导致后续参数和输出看起来正常,...以上这篇Tensorflow–取tensorf指定列的操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...取整 1.取整 // 丢弃小数部分,保留整数部分 parseInt(5/2) // 2 2.向上取整 // 向上取整,有小数就整数部分加1 Math.ceil(5/2) // 3 3.向下取整 //...向下取整,丢弃小数部分 Math.floor(5/2) // 2 4四舍五入 // 四舍五入 Math.round(5/2) // 3 取余 // 取余 6%4 // 2 发布者：全栈程序员栈长
网络上有很多关于缓存和预取相关的问题和文章，在这里简单进行记录，并进行备忘： 大型分布式系统中的缓存架构 https://www.cnblogs.com/panchanggui/p/9503666.html...margo/cs261/syllabus.html CS 2510 http://people.cs.pitt.edu/~manas/courses/2510/readings.html Linux 的IO...栈 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39721251 SOSP 2019 有哪些值得关注的论文 https://www.zhihu.com/question/336446443...://blog.csdn.net/u011459120/article/details/78551813 使用缓存的正确姿势 https://www.cnblogs.com/songwenjie/p/...9027012.html 分布式缓存的基本原理 https://blog.csdn.net/u011320646/article/details/85491103 保持更新，更多精彩的内容，请关注
时间序列异常检测任务，目标是判断时间序列的各个片段是否异常。今天这篇文章是ICLR 2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。...核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。...接下来，将这个异常样本输入到Transformer模型中，模型得到每个片段的异常值打分预测结构，拟合目标是这个片段是否为异常的分类任务。...：在片段中增加异常峰值 Length Adjustment：修改片段中序列的长度，然后再填充到原来片段中 异常数据构造的目的，主要是为了模拟真实场景异常序列。...可以看到对于异常部分，模型的预测打分是明显偏高的，能够正确识别时间序列中的异常片段。第二列是表示的TSNE分布，异常部分的表示与正常部分的表示在分布中可以得到一定程度的分离。
RNN 递归神经网络（RNN）相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本（sample）输入与输出是没有“顺序”概念的，可以理解为，如果把输入序列和输出序列重新排布...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们有数据集D，在文档中包含文本序列，如 ? 这里 Xi 是每一段文本 而N 是文本的个数。 实现分类的算法称为分类器。...在注意力机制中，我们把整个序列看作一个整体, 因此并行训练要容易得多。我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。...) 从高级别开始，在 MLM 任务中，我们用 [MASK] token替换序列中的一定数量的token。...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。...在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。 要创建一个generator，有很多种方法。...生成器和生成式的对比 生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据 生成式可以直接打印列表，生成器只能打印地址 生成式可以通过下角标获取元素，生成器不行 生成器可以通过__next()__函数获得生成器...在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。...如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中： 获取返回值的方式 还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果：
此外，若对TensorFlow的使用技巧和方法感兴趣，欢迎阅读本团队负责人黄文坚所著的《TensorFlow实战》。...但这个很难求解, 实际中我们用序列化的方式实例化这个目标, 原来的目标函数变为: maxθ∑i=0N−1logp(yi+1|x,yc;θ) \max_\theta {\sum_{i=0}^{N-...,i]}是已知的序列, CC是已知序列窗口的长度. 后面会提到, 这个窗口的位置也是注意力关注的位置, 在后面的训练过程中会根据学习到的权重调整不同位置注意力的概率大小....在精确解和贪婪解方法之间取一个折中, 就是beam-search束搜索解码器(Algorithm1), 它在保持全量字典VV的同时, 在输出摘要的每一个位置上将自己限制在KK个潜在的假设内....是一个函数, 定义在/tensorflow/contrib/legacy_seq2seq/python/ops/seq2seq.py中.
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的 round() 有两个参数，第一个参数是需要处理的数，第二个参数是数位精度，默认为0。...round(3.4) ## 3 round(3.5) ## 4 而有时候会出现奇怪的情况，比如：round(3.24, 1) #是四舍五入 ## 3.2 round(3.26, 1) #是四舍五入 ##...# round(0.44, 1) #是四舍五入 ## 0.4 round(0.46, 1) #是四舍五入 ## 0.5 round(0.45, 1) #是四舍五入 ## 0.5 很多人说Python3中采用的是...【四舍六入五留双】，上面的例子说明这种说法是不正确的。...其实是因为：十进制小数在计算机内是通过二进制小数来近似，在舍和进两个选项中选择更接近的一个 而当舍和进的两个选项十分接近时，round 选择偶数的选项 这就导致出现的结果非常复杂了。
：Tensorflow加载Vgg预训练模型。...在tensorflow API中，tf.image.decode_jpeg()默认读取的图片数据格式为unit8，而不是float。...uint8数据的范围在(0, 255)中，正好符合图片的像素范围(0, 255)。但是，保存在本地的Vgg19预训练模型的数据接口为float，所以才造成了本文开头的Bug。...保存图片到本地 在加载图片的时候，为了使用保存在本地的预训练Vgg19模型，我们需要将读取的图片由uint8格式转换成float格式。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。...对于模型创建，使用高级Keras API模型类（新集成到tf.keras中）。 BERT令牌生成器仍来自BERT python模块。...预处理 BERT层需要3个输入序列： 令牌ID：句子中的每个令牌。...从BERT vocab字典中还原它 掩码ID：为每个令牌掩蔽仅用于序列填充的令牌（因此每个序列具有相同的长度）。 段ID：0表示一个句子序列，如果序列中有两个句子则为1，第二个句子为1。...中的合并嵌入与第一个标记的嵌入之间的差异为0.0276。 总结 这篇文章介绍了一个简单的，基于Keras的，基于TensorFlow 2.0的高级BERT嵌入模型。
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。 目前内置 文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...内置的几个例子的数据处理代码都支持多进程处理，实现方式参考的transformers。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集。
生成器是进入python更高层次一个很重要的概念，这里用一个小例子简单记录一下 0x00 什么是生成器 借用一个生成斐波那契数列的python代码进行解释，这是一般的写法： def fab(max):...这就涉及到了python中 "协程" 的概念。总所周知，在一个线程中子程序的调用建立在栈的基础上，携程简而言之就是可以在同一个线程中，在一个子程序未执行完毕的情况下去执行另一个子函数。...回到正题，python提供了一种叫生成器的东西，只要在定义函数时使用yield “替代” （并不是简单的替代）return 即可获得一个生成器。...0x01 生成器函数的工作原理 def func(a): ...... yield x .........0x02 示例 同样还是生成斐波那契数列，用生成器的方法： from inspect import isgeneratorfunction def func(max:int=9): n, a,
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...处理数据时，经常会遇到取整的问题，现总结如下 1，向下取整 int() 1 >>>a = 3.1 2 >>>b = 3.7 3 >>>int(a) 3 4 >>>int(b) 3 5 >>>int...(-a) -3 6 >>>int(-b) -3 2，向上取整 math.ceil() 1 >>>from math import ceil 2 >>>a = 3.1 3 >>>b = 3.7
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