Analyze ~500,000 food reviews from Amazon. 分析来自亚马逊的约500,000条食物评论 Amazon Fine Food Reviews_datasets.txt

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使用Pytorch进行T5-微调 情感分类 文字摘要

俄语文本摘要的GPT-3微调_Fine-tuning GPT-3 for Russian Text Summarization.pdf

CIFAR100 小图像分类数据集 50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 100 个类别。 返回： 2 个元组： x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。 y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签，尺寸为 (num_samples,)。 参数： label_mode: "fine" 或者 "coarse"

亚马逊美食评论 Amazon Fine Food Reviews数据集包含568,454条亚马逊用户截至2012年10月的食品评论。 该分析的目的是建立一个预测模型，在此模型中，我们将能够预测推荐是肯定的还是否定的。 在此分析中，我们将不关注分数，而仅关注建议的积极/消极情绪。 涉及程序 该项目是关于文本数据使用的情感分析 nltk库，其中包括PorterStemmer（）和word_tokenize（），可将非结构化文本数据更改为结构化文本 使用countvectorizer（将文本文档的集合转换为令牌计数矩阵），TfidfTransformer（以缩小在给定语料库中频繁出现的令牌的影响，因此，从经验上讲，其信息量少于一小部分的功能）来自sklearn库的训练语料库以进行特征提取 朴素的贝叶斯（MultinomialNB，BernoulliNB） 逻辑回归 使用roc曲线，confc

TransFG：用于细粒度识别的变压器体系结构 论文的官方PyTorch代码： 不久将发布基于ImageNet-1K上训练的DeiT的实现，并进行精调。 框架 依存关系： 的Python 3.7.3 PyTorch 1.5.1 火炬视觉0.6.1 ml_collections 用法 1.下载Google预先训练的ViT模型 ：ViT-B_16，ViT-B_32 ... wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/{MODEL_NAME}.npz 2.准备数据 在本文中，我们使用来自5个公开数据集的数据： 请从官方网站下载它们，并将它们放在相应的文件夹中。 3.安装所需的软件包 使用以下命令安装依赖项： pip3 install -r requirements.txt 4.火车 要在FP-16模式下以

高一英语 Module 4《Fine Arts-Useful phrases》课件 外研版必修2.ppt

mxnet修改后的fine_tune文件

细粒度的细分网络：自我监督的细分以改善长期的视觉定位 这是在“细粒度细分网络：自我监督的细分以改善长期视觉本地化”（ ）中发布的工作的实现。 资源 本文使用的数据集发布在visuallocalization.net 训练有素的模型 安装 提供了一个Dockerfile，可使用此文件构建Docker映像，或参考文件中列出的要求。 此外，还提供了requirements.txt。 用法 下载城市景观和枫叶远景 使用/utils/convert_vistas_to_cityscapes.py为Vistas图像创建城市景观类注释 下载对应数据集 下载与对应数据集关联的图像（数据集自述文件中的说明） 创建一个global_otps.json并设置路径（请参阅global_opts_example.json） 从上面的训练有素的模型链接中获取基本模型，将“基本网络”文件夹放置在global_o