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如何在快速人工智能中获得给定测试集的预测并计算准确性?
我正在尝试加载由导出的学习者learn export 我想针对测试集运行它 我希望我的测试集有标签 以便我可以测量其准确性 这是我的代码 test src TextList from df df path cols texts split
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在非单一维度 1 处,张量 a (2) 的大小必须与张量 b (39) 的大小匹配
这是我第一次从事文本分类工作 我正在使用 CamemBert 进行二进制文本分类 使用 fast bert 库 该库主要受到 fastai 的启发 当我运行下面的代码时 from fast bert data cls import Bert
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bertlanguagemodel
huggingfacetransformers
fastai
FastAI lrfind()方法无法正常工作
Update 1 我根据 无论坡度如何 你都希望从该点返回 10 倍 更新了我的 lr 并将其设置为 max lr 切片 1e 3 1e 2 这就是我得到的 和情节 这是什么意思 正如您在第二张图中看到的那样 从 1e 08 开始损失就非常
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FASTAI and Fine-Tuning BERT with FastAI
这是一篇笔记类型文章 主要是从新学习一下fastai 和实践 pytorch pretrained BERT 和 pytorch transformers 对接fastai 后简洁快速实现bert模型的训练和执行任务 我还是一个小白 大佬看
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fastai
NLP
运行fastai样例代码报错 AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘
使用fastai库时 xff0c numpy报错没有int属性 完整报错如下 xff1a Could not do one pass in your dataloader there is something wrong in it Ple
fastai
AttributeError
module
NumPy
has