之前新聞常提到的 talktotransformer.com 似乎下架了,網域被 inferkit 買下。以 the steps to treat hyperkalemia are listed below. 為提示,出現了以下的文字接龍:
例1
例2文字是流暢的,但邏輯仍然不正確。
我們選擇在這十年內登陸月球並完成其他的事,不是因為他們很簡單,而是因為他們很艱難。~~約翰·甘迺迪
之前新聞常提到的 talktotransformer.com 似乎下架了,網域被 inferkit 買下。以 the steps to treat hyperkalemia are listed below. 為提示,出現了以下的文字接龍:
例1
例2CIFAR-10(https://www.cs.toronto.edu/~kriz/ cifar.html) 是由 60000 個屬於 10 個分類的 RGB 影像(32×32)組成的(飛機、汽車、鳥、貓、鹿、 ...)。使用pytorch lightning 的 官網教學,可以輕易在一個筆記本中試玩 三個模型: GoogleNet/Inception (winner of ILSVRC 2014), ResNet (winner of ILSVRC 2015), and DenseNet (best paper award CVPR 2017)。
有趣的是,我在測試其它的資料時,也發現了 SGD 優於 ADAM 的情況。遇到時反正就兩個都試試吧~~
pytorch 的程式碼已經相當簡潔了,但是面對海量的架構,還有沒有更更更更簡化的可能呢? 有的, PyTorch Lightning 就是你要的。 假日硬啃了一遍,真是被網路上一些過時的教程害死。接下來就是浪費了一個週末得到的血淚心得XD
俗話說,好的 notebook 帶你上天堂 (誤) 。 一個可以快速上手、執行、修改、測試的原型是學習的捷徑,而 github 上大量的 ipynb 檔剛好符合這些要求。
Automatic Speech Recognition (ASR) 使用 keras 套件,整個文件充滿大量圖解,是非常非常好的學習起點。
speech_end_to_end.ipynb 與上一支程式一樣使用 LibriSpeech 來做為訓練素材,使用 pytorch 套件
dla-2/reproduce.ipynb 較複雜的架構,使用 command speech 做為訓練素材
由於作者沒預期到會有 windows 使用者,依慣例將執行行程資訊寫到 C:\Users\XXXX\AppData\Local\Temp\.tensorboard-info ,而沒有清除。 解決方式目前看來是將 .tensorboard-info 下的檔案們刪掉,並且查看工作管理員是否有未結束的 tensorboard 程式,若有也請一併關閉它。
偶爾有需要把數十年前的紙本書電子化,之前都要跑圖書館借掃瞄器,但是今天一時興起想買一台之前看過的輕便型,卻發現這個神器 vFlat 。這個 app 是利用手機的相機逐頁照相後,修正形變並進行 ocr ,可以做後續的處理或直出 pdf 檔。我用完之後下巴快掉下來了,真是太 好 用 啦~~
主頁在 https://github.com/ckiplab/ckip-transformers
繁體中文的 transformers 模型(包含 ALBERT、BERT、GPT2)這次先跳過,有空再來玩玩
pip install -U ckip-transformers
git clone https://github.com/ckiplab/ckip-transformers.git
cd ckip-transformers
python example\example.py