伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后，我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集，该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ，然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后， export-model的结构将为： . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型

VoVNet骨干网的pytorch实现 这是VoVNet骨干网络的pytorch实现，如论文。 这是通过样式实现的。 此回购协议提供什么？ 此仓库提供了在ImageNet分类数据集中训练的VoVNet-39 / 57模型，其训练协议与（例如128个批处理大小，90个时代，数据扩充，lr_policy等），并与ResNet和DenseNet进行了比较。 ImageNet结果 笔记： 为了公平起见，将相同的培训协议用作 90纪 分步学习进度表（学习率每30个周期下降一次） 256批次大小 默认增强（例如，裁剪，翻转，相同的均值/标准差归一化） @ 224x224训练/验证 推断时间是在TITAN X PASCAL GPU上测量的CUDA v9.2，cuDNN v7.3，pytorch 1.0 模型 前1名 前5 推断时间 ResNet-50 23.85％ 7.13％ 12毫

二元分类模型比较 在本笔记本中，我使用生成的二进制分类数据比较了Scikit-Learn算法 ， ， ， ， ， 和简单的ANN在Keras和PyTorch中构建的预测精度。