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cuda_accelerate
使用c++以及cuda加速神经网络样例(实现矩阵加法和矩阵乘法)Pseudo_Data_Tagging
基于自学习(伪标签)的数据自动标注算法(半监督)MT5ForGeneration
基于精简mt5预训练模型的seq2seq结构的实现mt5_simplify
pytorch版本mt5模型的中文精简思路;方案以及代码cpp_compile_process
c++的文件结构和编译链接过程;python&c++通过ctypes混合编程Model_Params_Calculate
模型的参数量计算方法以及代码实现(便于更好地利用缓存、理解模型结构)Tensorflow_Serving
基于tensorflow serving的模型部署方案以及代码BoostingTree
CART回归树;带高度限制的CART回归树;基于回归CART的boosting算法(提升树)的实现Focal_Loss_Implement_And_Verify
样本不均衡问题的处理;focal loss的实现以及应用代码;focal loss在解决样本不均衡问题的训练过程分析Classification_Model_Assemble
实现了一系列序列分类模型;包括transformer结构预训练模型;lstm rnn模型等Adversarial_Training
nlp中embedding在角度对抗训练的框架;目前实现了fgm和pgd两个方法paper
Bert_Cls_Benchmark
bert做文本分类的基本代码benchmarkWeb_Server_For_TFServing
基于flask的业务逻辑框架以及模型服务的调用接口实现cpp_func_extension
使用c++扩展pytorch;libtorch;pybind11;setuptools;c++泛型编程;Love Open Source and this site? Check out how you can help us