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文章 2024-11-16 来自：开发者社区

利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调

本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数，通过缩小锚点与正例间的距离，同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。 数据集准备与处理 一般的嵌入模型都会使用Sentence Transformer ，其中的 encode() 方法可以直接处理文本输入。但是为了进行微调，我...

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division from io import....

PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。1：数据预处理PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]2：读取训练数据准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了，torch.util.data.DataLoader提供了迭....

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