1.建站需要什么软件，
2.pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）
3.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
4.NLP修炼系列之Bert（二）Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）

建站需要什么软件，

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pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）

       在深度学习编程初学者面对的挑战中，理解模型参数和方法是关键一步。本文将对PyTorch中的日内高点源码`model`, `conv`, `linear`, `nn.Module`和`nn.optim`模块的常见属性和方法进行深入解析，旨在消除疑惑，并提供清晰的理解路径。

       首先，`model(net)`代表模型类的一个实例对象，例如 `model(net) = LeNet(3)`，这里 `LeNet` 是网络类，而数字 `3` 代表类别数量。`LeNet` 类型可能由不同开发者实现，具体细节在后续章节中会详细讨论。`Module`, `Optimizer`, `Conv2d`, `Linear` 等类则继承自 `Module`，是构成模型的基本单元。

       模型类的初始化包含了8个有序字典，这些字典用于存储模型参数和结构。有序字典确保了数据的顺序性，而模型自身只直接使用 `self._parameters` 和 `self._modules` 这两个字典。

       关注的主要方法包括但不限于 `add_module()`, `get_parameter()`, `modules()`, `named_modules()` 和 `parameters()` 等。这些方法提供了获取模型结构、点灯app源码参数信息以及执行模型更新的能力。

       举例来说，构建一个简单的 `LeNet` 模型时，除了定义模型类自身和使用 `nn.Conv2d`, `nn.Linear` 等类外，这些对象都继承自 `Module` 类，因此它们都具备 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性，以及一系列相关方法。

       在 `LeNet` 的上下文中，`model.conv1`, `model.fc1` 等层同样继承自 `Module`，它们各自拥有属性和方法，允许操作参数，如初始化 `model.conv1.weight` 使用凯明正态分布。

       模型的层可被替换或调整，例如将 `model.fc3` 替换为 `nn.Linear(model.fc2.out_features, class_num)`，用于调整分类器输出数量。这些操作是模型微调过程中的常见实践。

       解释清楚了模型参数的开票saas源码来源后，文章深入探讨了 `Conv2d` 和 `Linear` 类的参数和方法，这一部分的清晰理解有助于深入理解模型构建和参数操作。

       解决参数如何进入 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性的疑问，涉及对魔术方法如 `__setattr__`、`__getattr__`、`__delattr__`、`__getattribute__` 和 `__dict__` 的理解，以及 `getattr()` 和 `dir()` 函数的作用。

       构建模型时，属性和参数会依次进入这些有序字典。以 `model.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)` 的过程为例，参数首先在 `Module` 类中存储，接着被注册到 `model` 实例的 `self._parameters` 中。若参数为 `Parameter` 类型，会进一步注册到该字典，以确保模型结构和参数的正确性。

       通过理解模型属性和方法的识别指标源码运作机制，开发者能够更高效地构建和调整深度学习模型，提升模型性能和适应性。

       以上内容为本文的主要部分，更多深入细节和源码剖析将在后续篇章中呈现。期待读者们继续探索，深化对深度学习模型构建的理解。

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。

NLP修炼系列之Bert（二）Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）

       在NLP修炼系列之Bert（二）的上一篇文章中，我们对Bert的背景和预训练模型进行了深入讲解。现在，我们将步入实战环节，通过Bert解决文本的多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目，一个是基于THUCNews数据集的类新闻标题分类，另一个是我们公司业务中的意图识别任务，采用多标签分类方式。

       1.1 数据集详解

       多分类项目使用THUCNews数据集，包含万个新闻标题，长度控制在-个字符，共分为财经、房产等个类别，每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本，验证集和测试集各1万个，每个类别条。

       多标签任务数据集来自公司业务，以对话形式的json格式存在，用于意图识别。由于隐私原因，我们无法提供，但网上有很多公开的多标签数据集，稍加调整即可适用。

       1.2 项目结构概览

       项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等，可以从Huggingface官网下载。

        datas 目录下存放数据集、日志和模型。

       models 包含模型定义和超参数配置，还包括混合模型如Bert+CNN等。

       run.py 是项目入口，负责运行训练。

       train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。

       utils 提供数据预处理和加载工具。

       2. 项目流程和环境要求

       通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8，项目中已准备好requirements.txt文件。

       3. 项目实战步骤

       从构建数据集到模型定义，包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。

       4. 实验与总结

       我们尝试了以下实验参数：num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下，Bert表现最佳，否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取，回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。