本文提供了一个使用HuggingFace🤗Transformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时，我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码，仅有少量解释的Notebook，可以参阅这个GoogleColab。目录简介在GoogleColab中微调Whisper准备环境加载数据集准备特征提取器、分词器和数据训练与评估构建演示应用结束语简介Whisper是一系列用于自动语音识别(automaticspeechrecognition，ASR)的预训练模型，它
本内容主要介绍Transformers库的基本使用。1.1Transformers库简介 Transformers库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于transformer模型结构的。1.1.1Transformers库 我们可以使用Transformers库提供的API轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，例如：文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类、目标检测和图像分割。音频：语音识别和音频分类。多模态：表格问答系统、OCR、扫描文档信息抽取、
本内容主要介绍Transformers库的基本使用。1.1Transformers库简介 Transformers库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于transformer模型结构的。1.1.1Transformers库 我们可以使用Transformers库提供的API轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，例如：文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类、目标检测和图像分割。音频：语音识别和音频分类。多模态：表格问答系统、OCR、扫描文档信息抽取、
前言在跑Faspect代码时，对transformer系列的预训练模型加载方式比较好奇，因此记录fromtransformersimportAutoConfig,FlaxAutoModelForVision2Seq#Downloadconfigurationfromhuggingface.coandcache.config=AutoConfig.from_pretrained("bert-base-cased")model=FlaxAutoModelForVision2Seq.from_config(config)在使用Huggingface提供的transformer系列模型时，会通过mod
前言自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存outofmemory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。这篇文章源自VadimIrtlach大佬在kaggle的开源notebook，感谢原作者的分享，本nlp小白觉得受益良多，因此搬运到知乎分享给大家，已取得作者授权，大部分内容是照搬翻译过来的，小部分内容结合自己的理解进行了补充和修改，不对的地方请大家批评指正，正文开始！尽管Huggingfa
LoFTR:Detector-FreeLocalFeatureMatchingwithTransformersLoFTR：基于Transformer实现局部特征匹配发表时间：[Submittedon1Apr2021]发表期刊/会议：ComputerVisionandPatternRecognition论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.00680代码地址：https://zju3dv.github.io/loftr/0摘要本文提出一种新的图像局部特征匹配方法(关键点匹配)；与传统方法(特征检测-描述符-匹配)不同，本文首先在粗粒度上进行像素级密集匹配然后再细粒度进行
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录建立基于审查的质量保证系统数据集从文本中提取答案跨度分类为QA标记文本处理长段落使用Haystack构建QA管道初始化文档存储初始化检索器初始化阅读器把它们放在一起改
SeparableSelf-attentionforMobileVisionTransformersAbstract移动视觉transformer(MobileViT)可以在多个移动视觉任务中实现最先进的性能，包括分类和检测。虽然这些模型的参数较少，但与基于卷积神经网络的模型相比，它们具有较高的延迟。MobileViT的主要效率瓶颈是transformer中的多头自我注意(MHA)，相对于令牌(或补丁)的数量k，它需要O(k2)O(k^2)O(k2)的时间复杂度。此外，MHA需要昂贵的操作(例如，批量矩阵乘法)来计算自我注意，影响资源受限设备的延迟。本文介绍了一种具有线性复杂度的可分离自注意方
语义/矢量搜索是一种强大的技术，可以大大提高搜索结果的准确性和相关性。与传统的基于关键字的搜索方法不同，语义搜索使用单词的含义和上下文来理解查询背后的意图并提供更准确的结果。Elasticsearch是实现语义搜索最流行的工具之一，它是一种高度可扩展且功能强大的搜索引擎，可用于索引和搜索大量数据。在本文中，我们将探讨语义搜索的基础知识以及如何使用Elasticsearch实现它。到本文结束时，你将深入了解语义搜索的工作原理以及在你自己的项目中实现它的实用技能。在进行下面的讲解之前，我需要特别指出的是：Elastic提供了eland帮助我们上传在huggingface.co上的模型。我们在摄入文
Python安装torch，transformers库前言安装torch库安装transformers库前言最近由于竞赛需要安装Python中机器学习torch已经transformers库函数，但是找了很多帖子，并没有找到一种满意的解决方案。在这里分享一下最终的解决方法。安装两个库函数的网址Python环境：3.8windows系统：win10系统注意：安装这两个库之前，需要首先安装numpy库安装torch库通过cmd命令安装pipinstalltorch==1.4.0torchvision==0.5.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_st
