https://linkedbus.com/sitetag/tensorflow/ Recent content in TensorFlow on 链氪巴士 Hugo -- gohugo.io zh-CN Mon, 09 Dec 2024 14:48:20 +0800 https://linkedbus.com/sites/21511.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21511.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post brightmart/albert_zh：海量中文预训练ALBERT模型" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/brightmart/albert_zh" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名brightmartalbert_zh海量中文预训练albert模型"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dbrightmartalbert_zh%e6%b5%b7%e9%87%8f%e4%b8%ad%e6%96%87%e9%a2%84%e8%ae%ad%e7%bb%83albert%e6%a8%a1%e5%9e%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：brightmart/albert_zh：海量中文预训练ALBERT模型 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>这是一个基于TensorFlow实现的ALiteBertForSelf – SupervisedLearningLanguageRepresentations项目。项目提供了不同版本（如TensorFlow、PyTorch和Keras）的中文ALBERT预训练模型，这些模型在参数数量、训练速度、模型效果等方面各有特点。例如albert_tiny_zh模型训练和推理速度提升约10倍，在语义相似度数据集LCQMC测试集上达到85.4%。项目还包含预训练、下游任务微调等操作的相关代码示例以及模型转换（如转换为TensorflowLite格式）和性能测试等内容。</p> https://linkedbus.com/sites/21576.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21576.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post brightmart/roberta_zh：RoBERTa中文预训练模型" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/brightmart/roberta_zh" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名brightmartroberta_zhroberta中文预训练模型"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dbrightmartroberta_zhroberta%e4%b8%ad%e6%96%87%e9%a2%84%e8%ae%ad%e7%bb%83%e6%a8%a1%e5%9e%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：brightmart/roberta_zh：RoBERTa中文预训练模型 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练，也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。RoBERTa是BERT的改进版，通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了较好的效果，可以用Bert直接加载。项目包含不同层数（如6层、12层、24层）的RoBERTa模型，训练数据涵盖新闻、社区问答、多个百科数据等，规模从10G到30G不等。同时还给出了在多个任务（如互联网新闻情感分析、自然语言推断、问题匹配语任务、阅读理解等）上与其他模型（如BERT、Bert – wwm – ext、XLNet等）的效果对比。</p> https://linkedbus.com/sites/21574.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21574.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post kerlomz/captcha_trainer：基于多种网络实现验证码识别训练" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/kerlomz/captcha_trainer" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名kerlomzcaptcha_trainer基于多种网络技术实现验证码识别训练"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dkerlomzcaptcha_trainer%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%a4%9a%e7%a7%8d%e7%bd%91%e7%bb%9c%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e9%aa%8c%e8%af%81%e7%a0%81%e8%af%86%e5%88%ab%e8%ae%ad%e7%bb%83" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：kerlomz/captcha_trainer：基于多种网络技术实现验证码识别训练 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>该项目是一个基于深度学习的图片验证码解决方案，能够处理字符粘连重叠、透视变形、模糊、噪声等多种干扰情况，可解决市面上绝大多数复杂的验证码场景，也被用于其他OCR场景。项目基于TensorFlow1.14开发，旨在帮助中小企业或个人用户快速构建图像分类模型并投入生产环境使用，降低技术应用门槛。 项目有很多特性，例如目前支持Windows平台的GPU编译版，无需安装环境，0基础即可建模；项目化管理方便多任务切换；新增样本集无需重新打包可直接增量添加；解除循环层依赖的必须性；提供智能建议性配置功能；支持不定宽的网络输入；支持训练中的数据增广等。</p> https://linkedbus.com/sites/21550.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21550.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post mathAI：拍照做题程序识别数学计算式及结果" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/Roujack/mathAI" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名mathai--拍照做题程序识别数学计算式及结果"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dmathai--%e6%8b%8d%e7%85%a7%e5%81%9a%e9%a2%98%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e8%af%86%e5%88%ab%e6%95%b0%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97%e5%bc%8f%e5%8f%8a%e7%bb%93%e6%9e%9c" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：mathAI – 拍照做题程序识别数学计算式及结果 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>mathAI是一个半开源项目，它是一个拍照做题程序。用户输入包含数学计算题的图片，程序能输出识别出的数学计算式和计算结果。目前上传版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式，想要处理更复杂表达式可参考相关论文。</p> https://linkedbus.com/sites/21508.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21508.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post tensorflow_poems：中文古诗自动作诗机器人" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/lucasjinreal/tensorflow_poems" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名tensorflow_poems中文古诗自动作诗机器人"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dtensorflow_poems%e4%b8%ad%e6%96%87%e5%8f%a4%e8%af%97%e8%87%aa%e5%8a%a8%e4%bd%9c%e8%af%97%e6%9c%ba%e5%99%a8%e4%ba%ba" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：tensorflow_poems：中文古诗自动作诗机器人 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>这是一个基于tensorflow1.10api的中文古诗自动作诗机器人项目。它通过学习近4万首唐诗的精华，能够自动创作出古诗。并且该项目正在积极维护升级中，还有可能会加入更多厉害的功能，如押韵等。项目提供了安装、使用的方法，用户可以通过克隆项目代码进行使用，分别运行train.py进行训练，compose_poem.py进行作诗。</p> https://linkedbus.com/sites/21546.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21546.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post zh-NER-TF：简单的中文命名实体识别BiLSTM-CRF模型" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/Determined22/zh-NER-TF" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名zh--ner--tf简单的中文命名实体识别bilstm--crf模型"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dzh--ner--tf%e7%ae%80%e5%8d%95%e7%9a%84%e4%b8%ad%e6%96%87%e5%91%bd%e5%90%8d%e5%ae%9e%e4%bd%93%e8%af%86%e5%88%abbilstm--crf%e6%a8%a1%e5%9e%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：zh – NER – TF：简单的中文命名实体识别BiLSTM – CRF模型 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>该仓库包含构建一个非常简单的基于字符的BiLSTM – CRF序列标记模型的代码，用于中文命名实体识别任务。目标是识别三种类型的命名实体：PERSON（人物）、LOCATION（地点）和ORGANIZATION（组织）。代码基于Python3和TensorFlow1.2运行，并且参考了https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging。</p> https://linkedbus.com/sites/21250.html Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21250.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post HanLP：面向生产环境的多语种自然语言处理工具包" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/hankcs/HanLP" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名hanlp--面向生产环境的多语种自然语言处理工具包"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dhanlp--%e9%9d%a2%e5%90%91%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%8e%af%e5%a2%83%e7%9a%84%e5%a4%9a%e8%af%ad%e7%a7%8d%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e5%b7%a5%e5%85%b7%e5%8c%85" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：HanLP – 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包 </h2><p>HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow2.x双引擎构建。它具有功能完善、精度准确、性能高效、语料时新、架构清晰、可自定义等特点。这个工具包支持包括简繁中英日俄法德在内的130种语言上的10种联合任务以及多种单任务。</p>