ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注 文章链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/125071909?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125071909%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=UfDbk

本课件是对论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的导读与NLP领域经典预训练模型 Bert 的详解，通过介绍NLP领域对通用语言模型的需求，引入 Bert 模型，并对其架构进行宏观微观的解读，然后详细介绍 Bert 每预训练阶段采用的两个任务，以及常见的微调下游任务场景。最后通过可视化的方式，给出 Bert 在向量表征上的优势所在。

该文件是训练CR-GAN项目所需的预训练模型，该模型如果不下载则不能跑项目！

Wav2lip预训练模型，包含人脸检测模型、wav2lip生成模型、wav2lip_gan生成模型、wav2lip判别模型等，使用此模型通过音频驱动视频，生成最终的嘴型与语音的匹配

1、修改模型路径（下载到你电脑上的路径） 2、文件 data 路径下，支持 Excel（需要预测的列名为 “sent”）。 3、运行 sentiment.py，生成结果在 result 文件夹。

dinov2代码与预训练模型

swin transformer 预训练模型swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth

EDSR 预训练模型

包含swin_base_patch4_window7_224.pth、swin_small_patch4_window7_224.pth、swin_tiny_patch4_window7_224.pth

文本预训练模型实战：（1.预训练模型效果分析 2.文本数据截断处理 3.预训练模型自定义训练）