src_mask 和 src_key_padding_mask 的区别
我很难理解变压器.一切都在一点一点地变得清晰，但让我头疼的一件事是src_mask 和 src_key_padding_mask 在编码器层和解码器层的前向函数中作为参数传递有什么区别. https://pytorch.org/docs/master/_modules/torch/nn/modules/transformer.html#Transformer 解决方案 src_mas
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我想用 BertForMaskedLM 或 BertModel 来计算句子的困惑度，所以我写了这样的代码: 将 numpy 导入为 np进口火炬将 torch.nn 导入为 nn从变压器进口 BertTokenizer，BertForMaskedLM# 加载预训练模型(权重)使用 torch.no_grad():模型 = BertForMaskedLM.from_pretrained('hfl/
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如何在没有 IOB 标签的情况下使用 Hugging Face 的转换器管道重建文本实体?
我一直在寻找将 Hugging Face 的管道用于 NER(命名实体识别).但是，它以内-外-开始 (IOB) 格式返回实体标签，但 没有 IOB 标签.所以我无法将管道的输出映射回我的原始文本.此外，输出以 BERT 标记化格式进行屏蔽(默认模型为 BERT-large). 例如: 来自转换器导入管道nlp_bert_lg = 管道('ner')print(nlp_bert_lg('H
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如何在 MLM 和 NSP 的新域上从头开始训练 BERT?
我正在尝试使用 HuggingFace 库使用我自己的数据集从头开始训练 BERT 模型.我想以一种具有原始 BERT 模型的确切架构的方式来训练模型. 在原始论文中，它指出:“BERT 接受了两项任务的训练:预测随机掩码标记 (MLM) 和预测两个句子是否紧跟 (NSP).SCIBERT 遵循与 BERT 相同的架构，但在科学文本上进行了预训练." 我试图了解如何在上述两个任务上训练
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gcc ON arm/android
我刚买了一个 EEE 垫变压器.就像我拥有的任何硬件一样，我想在上面安装一个 C 编译器.我知道我可以交叉编译，但我想在设备本身上进行开发.我在谷歌上搜索过，似乎只能找到有关如何为 x86/64 Linux 构建 arm 工具链的页面.想法? 解决方案 构建 gcc(等)以在您的目标上运行的过程应该类似于构建交叉编译器，除了您将: 需要有一个 ARM 交叉编译器，可以在您的(例如
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数据帧列中动态长度的 Pyspark 字符串数组为单热编码
我想转换包含以下字符串的列: ["ABC","def","ghi"]["Jkl","ABC","def"][“XYZ"，“ABC"] 变成这样的编码列: [1,1,1,0,0][1,1,0,1,0][0,1,0,0,1] pyspark.ml.feature 中是否有相关类? 编辑:在编码列中，第一个条目始终对应于值“ABC"等.1 表示存在“ABC"，而 0 表示相应行中不存在
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java.lang.NoSuchMethodException: .(java.lang.String) 复制自定义 Transformer 时
目前正在使用 spark 2.0.1 和 2.2.1 在我的 spark-shell 中使用自定义转换器. 在编写自定义 ml 转换器时，为了将其添加到管道中，我注意到复制方法的覆盖存在问题. 复制方法在我的例子中被 TrainValidationSplit 的 fit 方法调用. 我得到的错误: java.lang.NoSuchMethodException: Custom.
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在 Java 中使用 Transformer 来实现 XSLT 的多个输出?
我目前正在尝试让我的代码在 xml 文件和 xsl 中调用 - 然后根据 xml 内容执行转换并输出多个结果文件. import javax.xml.transform.*;导入 javax.xml.transform.stream.StreamResult;导入 javax.xml.transform.stream.StreamSource;导入 java.io.File;导入 java.io
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使用 StAXResult 调用 Transformer 时省略 XML 声明
我想将多个 XML 节点从源 XML 文件复制到目标文件.源文件和目标文件都非常大，所以我将使用 StAX.通常，我尝试处理的文件如下所示: 人员列表乔博客约翰多伊..等等... 目标文件应采用以下格式: 人员列表
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使用在 Mali GPU 上完全委托 BERT 模型
我正在尝试使用 TensorflowLite 在 Mali GPU 上部署 BERT 和 Transformer 模型.但问题是TensorflowLite不支持这些模型中的一些操作，包括{CAST, GATHER, MUL, RESHAPE, UNPACK}.有谁知道我如何在 GPU 上委派这些操作?是否有任何其他 TensorflowLite 库可以支持嵌入式 GPU，特别是 Mali GPU
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PyTorch:用于训练和测试/验证的不同前向方法
我目前正在尝试扩展基于 FairSeq/PyTorch 的模型.在训练期间，我需要训练两个编码器:一个使用目标样本，一个使用源样本. 所以当前的forward函数是这样的: def forward(self, src_tokens=None, src_lengths=None, prev_output_tokens=None, **kwargs):编码器输出 = self.encoder(
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如何预下载变压器模型
我想在flask应用程序中执行文本生成任务，并将其托管在Web服务器上，但是在下载GPT模型时，由于下载时间和内存过多，弹性beantalk管理的EC2实例崩溃了 来自transformers.tokenization_openai导入OpenAIGPTTokenizer从Transformers.modeling_tf_openai导入TFOpenAIGPTLMHeadModel模型= TFO
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保存时如何读写XML文件并将注释节点视为Java中的文本节点
我正在读取从外部系统检索到的Java XML文件，然后对其进行处理，最后将其保存在本地，然后再部署回去. 外部系统给我一个包含此节点的XML文件: GDPR_Management 问题是评论节点.当我读取文件然后将其保存时，结果如
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Java 1.6:javax.xml.transform.Transformer拒绝缩进包含换行符的xml字符串
我需要能够使用Java API漂亮地打印xml字符串，并且已经在Web上和在此特定网站上找到了针对此问题的多种解决方案.但是，尽管多次尝试使它与javax.xml.transform.Transformer一起使用，但到目前为止还是失败了. 当参数中的xml字符串在xml元素之间不包含任何换行符时，我下面提供的代码仅部分起作用.这只是不会做.我需要能够漂亮地打印任何东西，假设它格式正确且有效的xm
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使用Transformer将Java中的org.w3c.dom.Document转换为String
我正在尝试使用Transformer将XML org.w3c.dom.Document转换为字符串： DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance（）; factory.setNamespaceAware（true）; DocumentBuilder builder = null; 试试
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数据帧列中动态长度的Pyspark字符串数组要进行一次热编码
我想转换一个包含如下字符串的列: ["ABC","def","ghi"] ["Jkl","ABC","def"] ["Xyz","ABC"] 进入这样的编码列: [1,1,1,0,0] [1,1,0,1,0] [0,1,0,0,1] pyspark.ml.feature中是否有针对该类的课程? 编辑:在编码列中，第一个条目始终对应于值"ABC"等.1表示存在
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如何强制javax xslt转换器使用utf-8而不是html实体编码国家字符?
我正在研究应该使用某些样式表转换输出的过滤器.代码的重要部分如下所示: PrintWriter out = response.getWriter(); ... StringReader sr = new StringReader(content); Source xmlSource = new StreamSource(sr, requestSystemId); transformer.se
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BERT令牌重要性衡量问题.毕业无
我正在尝试通过比较令牌嵌入grad值来衡量BERT的令牌重要性.因此，要获得毕业证书，我已经复制了BertModel的2.8.0并进行了一些更改: huggingface transformers 2.8.0 BERT https://github.com/holdingface/transformers/blob/11c3257a18c4b5e1a3c1746eefd96f18035839
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无法在XPath中评估表达式
我使用XPath解析URL返回的XML文档，当我使用给定输入运行代码时，它可以工作，但是当将其输入作为用户输入时，则会引发异常。 代码： class { private String generalQuery =“ / / @ *“; method（）{ System.out.println（“输入URL”）; url = scan.nextLine（）; URL ora
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java.lang.NoSuchMethodException:复制自定义Transformer时< Class>.< init>(java.lang.String)
当前正在使用spark 2.0.1和2.2.1在我的spark-shell中玩自定义变形金刚. 在编写自定义ml转换器时，为了将其添加到管道中，我注意到复制方法的覆盖存在问题. 在我的情况下，copy方法由TrainValidationSplit的fit方法调用. 我得到的错误: java.lang.NoSuchMethodException: Custom.(
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