向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

机器学习AI算法工程   公众号：datayx

PyTorch-Transformers（NLP）

https://github.com/huggingface/pytorch-transformers

自然语言处理(NLP)的力量令人叹服。NLP改变了文本的处理方式，几乎到了无法用语言描述的程度。

在最先进的一系列NLP库中，PyTorch-Transformers出现最晚，却已打破各种NLP任务中已有的一切基准。它最吸引人的地方在于涵盖了PyTorch实现、预训练模型权重及其他重要元素，可以帮助用户快速入门。

运行最先进的模型需要庞大的计算能力。PyTorch-Transformers在很大程度上解决了这个问题，它能够帮助这类人群建立起最先进的NLP模型。

这里有几篇深度剖析PyTorch-Transformers的文章，可以帮助用户了解这一模型（及NLP中预训练模型的概念）：

· PyTorch-Transformers：一款可处理最先进NLP的惊人模型库（使用Python）

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python

I have taken this p from PyTorch-Transformers’ documentation. This library currently contains PyTorch implementations, pre-trained model weights, usage scripts and conversion utilities for the following models:

1. BERT (from Google) released with the paper BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

2. GPT (from OpenAI) released with the paper Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

3. GPT-2 (from OpenAI) released with the paper Language Models are Unsupervised Multitask Learners

4. Transformer-XL (from Google/CMU) released with the paper Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

5. XLNet (from Google/CMU) released with the paper XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

6. XLM (from Facebook) released together with the paper Cross-lingual Language Model Pretraining

All of the above models are the best in class for various NLP tasks. Some of these models are as recent as the previous month!

Most of the State-of-the-Art models require tons of training data and days of training on expensive GPU hardware which is something only the big technology companies and research labs can afford. But with the launch of PyTorch-Transformers, now anyone can utilize the power of State-of-the-Art models!

阅读过本文的人还看了以下文章：

【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！

《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码

python就业班学习视频，从入门到实战项目

2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码

《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码

《深度学习之pytorch》pdf+附书源码

PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》

【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》

《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码

汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)

李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材

笔记、代码清晰易懂！李航《统计学习方法》最新资源全套！

《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码

将机器学习模型部署为REST API

FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享

重要开源！CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

yolo3 检测出图像中的不规则汉字

同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？

前海征信大数据算法：风险概率预测

【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类

VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目

特征工程(一)

特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF

特征工程(四): 类别特征

特征工程(五): PCA 降维

特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？

Machine Learning Yearning 中文翻译稿

蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过

全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)

斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站

中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程

不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加： datayx  

长按图片，识别二维码，点关注