前言 都知道BERT中有MLM的任務，假設此時ENCODER的輸出output的大小為: batch_size x max_len x d_model，而對于每一個句子，都有對應的數個被mask掉的單詞，所以假設被mask掉的單詞下標矩陣大小為:batch_size x mask_num。那么，我們要做的&#

Pytorch BERT 0. 環境介紹 環境使用 Kaggle 里免費建立的 Notebook pytorch tensor，教程使用李沐老師的 動手學深度學習 網站和 視頻講解 小技巧：當遇到函數看不懂的時候可以按 Shift+Tab 查看函數詳解。 1. BERT 1.1 NLP 中的遷移學習 使用預訓練好的模型來抽取詞

timm是由Ross Wightman創建的深度學習庫，是一個關于SOTA的計算機視覺模型、層、實用工具、optimizers, schedulers, data-loaders, augmentations，可以復現ImageNet訓練結果的訓練/驗證代碼。 代碼網址：https://github.com/rwightman/pytorch-image-mode

1.代碼? import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F#1.prepare dataset xy=np.loadtxt('E:\深度學習\PyTorch深度學習實踐\diabetes.csv.gz',delimiter=',',dtype=np.float32) x_data

import torch from torch.nn import Linear, Sequential from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import matplotlib.pyplot as plt# 生成数据 x_data = torch.linspace(0, 50, 100) x_data = torch.

大纲引言一、钩子截流附：钩子函数二、视作输出参考 引言 pytorch底层， 本文想要解决的是pytorch中间层的输出问题，有时我们训练神经网络时会设定回归或者分类作为目标，但在测试阶段实际需要的只是用神经网络提取输入的表征，因此需要获得网络的

由于MAML作者提供的源码比较混乱，而且是由tensorflow写成。所以我写了一篇用Pytorch复现MAML的博客：MAML模型无关的元学习代码完整复现（Pytorch版）。那篇博客中的复现细节已经很详尽了，但是在omniglot数据集上的准确率只有0.92，考虑