Автор: Админка

Капуста трансформер описание


Капуста Трансфер – описание сорта, фото, отзывы

Капуста Трансфер – это раннеспелый белокочанный гибрид. Разработкой данного сорта занимались селекционеры из «Н.Н. Тимофеева» (станции, расположенной в столице РФ) и «ВНИИ Риса», (станции, расположенной в Краснодаре). Капуста была включена в Госреестр РФ в 93-м и рекомендована для возделывания в таких регионах:

  1. Дальневосточном.
  2. Восточно-Сибирском.
  3. Западно-Сибирском.
  4. Уральском.
  5. Нижневолжском.
  6. Средневолжском.
  7. Северо-Кавказском.
  8. Центрально-черноземном.
  9. Волго-Вятском.
  10. Центральном.
  11. Северо-Западном.

Сорт универсальный, отлично подходит как для личного выращивания на даче, так и для производства в промышленных масштабах.

Описание сорта

Как уже было отмечено в начале публикации, Трансфер – это раннеспелый сорт капусты. Вегетационный период от всходов и до технической спелости длится порядка 100 дней. Неполный вегетационный период, то есть после пикирования рассады в ОГ, длится порядка 2-х месяцев.

Если сравнивать с другими ранними сортами, то Трансфер созревает на неделю раньше, чем Июньская и приблизительно на 10 дней раньше, чем сорт Грибовский 147.

Листовая розетка у растения полуприподнятого типа, небольшая. Листья округлой формы, на поверхности есть пузырьки, но слабовыраженные. Окрас листовой пластины – светло-зеленый. На поверхности также присутствует восковое напыление средней интенсивности. Что касается волнистости на краю листа, то она присутствует, но выражена очень слабо.

Головы капусты довольно мелкие, до 1.5 кг массой. Форма округлая. Внешняя окраска головы зелено-белая, в разрезе кочан полностью белый. Плотность средняя (присутствуют пустоты). Внутри расположена очень короткая кочерыга.

Урожайность у Трансфера на достаточном уровне. При надлежащем уходе с 1 гектара посадок можно собрать от 22 до 38 тонн качественной продукции. Это на 2-4 тонны выше чем показатели Июньской. Максимальная же урожайность была отмечена в Орловской области, где аграриям удалось собрать с 1 Га 63 тонны.

С собранного урожая приблизительно 94% подойдет для реализации на рынке.

Кочаны созревают дружно, что является огромным преимуществом при выращивании капусты в промышленных масштабах.

Этот сорт рекомендован для свежего употребления или кулинарной переработки.

Состав овоща выглядит следующим образом:

  • Сухих веществ – 6.4-7.8 г.
  • Сахаристых веществ – 3.2-4.1 г.
  • Аскорбиновой кислоты – 32-50.1 мг.
  • Белка – 0.8-1.3 г.

Положительные и отрицательные качества гибрида

Гибрид имеет большой список достоинств, которые выделяют его среди других ранних сортов капусты. Отечественный овощ славится в первую очередь такими положительными качествами:

  1. Хороший вкус. Вкусовые качества Трансфера F1 – 4.0-4.8 баллов из 5.
  2. Хороший иммунитет. Защищенность от большинства капустных заболеваний.
  3. Растение не боится низких температур.
  4. Трансфер F1 один из самых неприхотливых гибридов в выращивании.
  5. Кочаны не склонны к растрескиванию и легко транспортируются на большие расстояния.
  6. Урожай созревает дружно.
  7. Трансфер F1 имеет привлекательный товарный вид, благодаря чему капуста хорошо реализуется на рынке.

Вместе с тем, стоит отметить и недостатки этого гибрида. К таковым относят:

  1. Растение практически не защищено от нападения насекомых (в целом, как и любая другая ранняя капуста). В частности, очень часто Трансфер инвазирует крестоцветная блошка. Чтобы защититься от этого паразита необходимо посыпать овощ древесной золой.
  2. Гибрид не подходит для соления или квашения.
  3. Он имеет непродолжительный срок сохранности как на корню, так и в погребе.

Уход

Гибрид очень хорошо отзывается на поливы. После пикирования рассады в ОГ, ее поливают каждые 2-3 дня. На 1м2 расходуют приблизительно 7-8 литров воды. Постепенно поливы переводят в режим «1 раз в неделю». И так до закладки вилков. Потом поливы снова проводят чаще, так как растение вступает в активную фазу вегетации.

После орошения нужно рыхлить грунт, на глубину до 8 см. Первое рыхление, когда растение еще не полностью окрепло на новом месте, проводят на глубину не более 4-5 см.

Рекомендуем прочитать: Описание сорта капусты Коронет F1

Первый раз гибрид удобряют через 2 недели после высадки рассады в грунт. В этом случае идеально подойдет раствор коровяка в пропорции (10 л воды на 1 кг удобрения). Через 2 недели процедуру повторяют. Кроме этого можно использовать древесную золу. Она не только выступит в роли удобрения, но и отпугнет незваных паразитов.

Вредители и заболевания

Самым опасным паразитом для Трансфера F1 является крестоцветная блошка. Как уже было отмечено ранее, для борьбы с этим паразитом можно использовать древесную золу. Кроме защитных функций, она играет роль очень хорошего удобрения.

Что касается болезней, то самую большую опасность представляют:

  1. Мучнистая роса.
  2. Черная ножка.
  3. Кила.

Эти грибковые заболевания могут полностью уничтожить куст.

Отзывы дачников

Валентина Ивановна, г. Ростов, 43 года.

Выращиваем Трансфер f1 уже несколько лет. Капуста очень нравится, считаю одним из самых лучших ранних гибридов для выращивания. В уходе проста, кочаны вкусные. Поражается паразитами, как и любая ранняя капуста, но это не минус, мы к этому уже привыкли.

Виктория Игоревна, г. Херсон, 32 года.

Первый опыт знакомства с Трансфером был неудачным. Выращивала 20 росточков, так все вытянулись. Потом почитала в Интернете, как правильно ухаживать за капустой. Высаживала семена в марте, а на ночь всегда ставила ее в холодильник, чтобы не вытягивалась. Днем обратно на улицу (если тепло) или на террасу. После этого ни разу проблем с вытягиванием не было. Что касается самого сорта, то довольно хороший. Кочаны небольшие, по 1 кг приблизительно, среднеплотные. Вкус отменный, в салаты идет отлично. Хранится недолго, как и любая ранняя капуста.

Юрий Анатольевич, г. Воронеж, 56 лет.

Из ранних выращиваем только Июньскую и Трансфер. В следующем году буду пробовать сорт Сахарную голову, говорят очень хороший. Сорт который выращиваем постоянно – Мегатон. От него не откажемся точно.

Как работают трансформаторы. Трансформаторы - это разновидность нейронной… | Джулиано Джакалья

Нейронная сеть, используемая Open AI и DeepMind

Трансформаторы - это тип архитектуры нейронной сети, который набирает популярность. Трансформеры недавно использовались OpenAI в своих языковых моделях, а также недавно использовались DeepMind для AlphaStar - своей программы, чтобы победить лучшего профессионального игрока в Starcraft. Преобразователи

были разработаны для решения задачи преобразования последовательности , или нейронного машинного перевода. Это означает любую задачу, которая преобразует входную последовательность в выходную последовательность. Сюда входит распознавание речи, преобразование текста в речь и т. Д.

Преобразование последовательности. Входные данные представлены зеленым цветом, модель - синим, а выход - фиолетовым. GIF от 3

Для моделей, выполняющих преобразование последовательности , необходимо иметь какую-то память. Например, предположим, что мы переводим следующее предложение на другой язык (французский):

«Трансформеры» - японская [[хардкор-панк]] группа.Группа была образована в 1968 году, в разгар истории японской музыки »

В этом примере слово« группа »во втором предложении относится к группе« Трансформеры », представленной в первом предложении. Когда вы читаете о группе во втором предложении, вы знаете, что это относится к группе «Трансформеры». Это может быть важно для перевода. Есть много примеров, когда слова в некоторых предложениях относятся к словам в предыдущих предложениях.

Для перевода подобных предложений модель должна определять такого рода зависимости и связи.Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) были использованы для решения этой проблемы из-за их свойств. Давайте рассмотрим эти две архитектуры и их недостатки.

Рекуррентные нейронные сети содержат петли, позволяющие информации сохраняться.

Вход представлен как x_t

На рисунке выше мы видим часть нейронной сети, A, , обрабатывающую некоторый вход x_t и выводящую h_t. Цикл позволяет передавать информацию от одного шага к другому.

Петли можно мыслить иначе. Рекуррентную нейронную сеть можно представить как несколько копий одной и той же сети, A , каждая из которых передает сообщение своему преемнику. Подумайте, что произойдет, если мы развернем цикл:

Развернутая рекуррентная нейронная сеть

Эта цепочечная природа показывает, что рекуррентные нейронные сети явно связаны с последовательностями и списками. Таким образом, если мы хотим перевести какой-то текст, мы можем установить каждый ввод как слово в этом тексте.Рекуррентная нейронная сеть передает информацию из предыдущих слов в следующую сеть, которая может использовать и обрабатывать эту информацию.

На следующем рисунке показано, как обычно работает модель от последовательности к последовательности с использованием рекуррентных нейронных сетей. Каждое слово обрабатывается отдельно, и результирующее предложение генерируется путем передачи скрытого состояния на этап декодирования, который затем генерирует выходные данные.

GIF от 3

Проблема долгосрочных зависимостей

Рассмотрим языковую модель, которая пытается предсказать следующее слово на основе предыдущих.Если мы пытаемся предсказать следующее слово предложения «облака в небе» , нам не нужен дальнейший контекст. Совершенно очевидно, что следующим словом будет небо.

В этом случае, когда разница между релевантной информацией и местом, которое необходимо, невелика, RNN могут научиться использовать прошлую информацию и выяснить, какое слово будет следующим в этом предложении.

Изображение из 6

Но есть случаи, когда нам нужно больше контекста. Например, предположим, что вы пытаетесь угадать последнее слово текста: «Я вырос во Франции… Я говорю свободно…». Недавняя информация предполагает, что следующее слово, вероятно, является языком, но если мы хотим сузить, какой язык, нам нужен контекст Франции, который находится дальше по тексту.

Изображение от 6

RNN становится очень неэффективным, когда разрыв между релевантной информацией и точкой, где она необходима, становится очень большим. Это связано с тем, что информация передается на каждом шаге, и чем длиннее цепочка, тем более вероятно, что информация будет потеряна по цепочке.

Теоретически RNN могут изучить эту долговременную зависимость.На практике они, кажется, не изучают их. LSTM, особый тип RNN, пытается решить эту проблему.

При составлении календаря на день мы расставляем по приоритетам встречи. Если есть что-то важное, мы можем отменить некоторые встречи и согласовать то, что важно.

RNN этого не делают. Всякий раз, когда он добавляет новую информацию, он полностью преобразует существующую информацию, применяя функцию. Изменяется вся информация, и не учитывается, что важно, а что нет.

LSTM вносят небольшие изменения в информацию путем умножения и сложения. В LSTM информация проходит через механизм, известный как состояния ячейки. Таким образом, LSTM могут выборочно запоминать или забывать важные и не очень важные вещи.

Внутри LSTM выглядит следующим образом:

Изображение из 6

Каждая ячейка принимает в качестве входных данных x_t (слово в случае перевода предложения в предложение), предыдущее состояние ячейки и выход предыдущей ячейки .Он управляет этими входами и на их основе генерирует новое состояние ячейки и выходные данные. Я не буду вдаваться в подробности механики каждой ячейки. Если вы хотите понять, как работает каждая ячейка, я рекомендую сообщение в блоге Кристофера:

С состоянием ячейки информация в предложении, которая важна для перевода слова, может передаваться от одного слова к другому при переводе.

Проблема с LSTM

Та же проблема, что обычно случается с RNN, случается с LSTM, т.е.е. когда предложения слишком длинные, LSTM по-прежнему не работают. Причина в том, что вероятность сохранения контекста для слова, которое находится далеко от текущего обрабатываемого слова, экспоненциально уменьшается с увеличением расстояния от него.

Это означает, что, когда предложения длинные, модель часто забывает содержание отдаленных позиций в последовательности. Другая проблема с RNN и LSTM заключается в том, что трудно распараллелить работу по обработке предложений, поскольку вам нужно обрабатывать слово за словом.Не только это, но еще и не существует модели зависимостей дальнего и ближнего действия. Подводя итог, можно сказать, что LSTM и RNN представляют три проблемы:

  • Последовательные вычисления препятствуют распараллеливанию
  • Отсутствует явное моделирование зависимостей дальнего и ближнего действия
  • «Расстояние» между позициями линейно

Для решения некоторых из этих проблем исследователи создали техника обращения внимания на конкретные слова.

При переводе предложения я обращаю особое внимание на слово, которое сейчас перевожу.Когда я расшифровываю аудиозапись, я внимательно слушаю фрагмент, который активно записываю. И если вы попросите меня описать комнату, в которой я сижу, я буду оглядываться на объекты, которые описываю, в процессе.

Нейронные сети могут достичь того же поведения, используя внимание , сосредотачиваясь на части подмножества информации, которую они предоставляют. Например, RNN может следить за выходом другой RNN. На каждом временном шаге он фокусируется на разных позициях в другой RNN.

Для решения этих проблем, Attention - это метод, который используется в нейронной сети. Для RNN вместо кодирования всего предложения в скрытом состоянии каждое слово имеет соответствующее скрытое состояние, которое полностью передается на этап декодирования. Затем скрытые состояния используются на каждом этапе RNN для декодирования. На следующем гифке показано, как это происходит.

Шаг , зеленый, , называется этапом кодирования , , а фиолетовый этап - этапом декодирования . GIF от 3

Идея заключается в том, что в каждом слове предложения может содержаться релевантная информация. Таким образом, чтобы декодирование было точным, необходимо учитывать каждое слово ввода, используя внимания.

Чтобы привлечь внимание к RNN при преобразовании последовательности, мы разделим кодирование и декодирование на 2 основных этапа. Одна ступенька обозначена зеленым цветом , а другая - фиолетовым. Шаг , зеленый, , называется этапом кодирования , , а фиолетовый этап - этапом декодирования .

GIF от 3

Шаг, выделенный зеленым цветом, отвечает за создание скрытых состояний на входе. Вместо того, чтобы передавать декодерам только одно скрытое состояние, как мы делали до использования внимание , мы передаем все скрытые состояния, генерируемые каждым «словом» предложения, на этап декодирования. Каждое скрытое состояние используется на этапе декодирования , чтобы выяснить, на что сеть должна обратить внимание .

Например, при переводе предложения « Je suis étudiant» на английский язык требуется, чтобы на этапе декодирования при переводе учитывались разные слова.

На этой гифке показано, какой вес придается каждому скрытому состоянию при переводе предложения Je suis étudiant на английский язык. Чем темнее цвет, тем большее значение придается каждому слову. GIF из 3

Или, например, когда вы переводите предложение «L’accord sur la zone économique européenne a été signé en août 1992». с французского на английский и сколько внимания уделяется каждому входу.

Перевод предложения «L’accord sur la zone économique européenne a été signé en août 1992." на английский. Изображение из 3

Но некоторые из проблем, которые мы обсуждали, все еще не решаются с помощью RNN, использующих внимание . Например, параллельная обработка входных данных (слов) невозможна. Для большого объема текста это увеличивает время, затрачиваемое на перевод текста.

Сверточные нейронные сети помогают решить эти проблемы. С их помощью мы можем

  • Тривиально распараллелить (для каждого слоя)
  • Использовать локальные зависимости
  • Расстояние между позициями логарифмическое

Некоторые из самых популярных нейронных сетей для преобразования последовательностей, Wavenet и Bytenet, являются сверточными нейронными сетями.

Wavenet, модель представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN). Изображение из 10

Причина, по которой сверточные нейронные сети могут работать параллельно, заключается в том, что каждое слово на входе может обрабатываться одновременно и не обязательно зависит от предыдущих слов, которые нужно перевести. Более того, «расстояние» между выходным словом и любым входом для CNN составляет порядка log (N) - это размер высоты дерева, сгенерированного от выхода к входу (вы можете увидеть это на гифке выше.Это намного лучше, чем расстояние между выходом RNN и входом, которое составляет порядка N .

Проблема в том, что сверточные нейронные сети не обязательно помогают с проблемой выяснения проблемы зависимостей при переводе предложений. Именно поэтому были созданы Transformers , они представляют собой сочетание обоих CNN с вниманием.

Чтобы решить проблему распараллеливания, Transformers пытаются решить эту проблему, используя сверточные нейронные сети вместе с моделями внимания . Внимание повышает скорость перевода модели из одной последовательности в другую.

Давайте посмотрим, как работает Transformer . Transformer - это модель, в которой внимание используется для увеличения скорости. В частности, он использует самовнушения.

Трансформатор. Изображение из 4

Внутри Transformer имеет такую ​​же архитектуру, что и предыдущие модели, представленные выше. Но Transformer состоит из шести кодеров и шести декодеров.

Изображение из 4

Все кодировщики очень похожи друг на друга. Все кодеры имеют одинаковую архитектуру. Декодеры имеют одно и то же свойство, то есть они очень похожи друг на друга. Каждый кодировщик состоит из двух уровней: Самовнимание, и нейронной сети прямого распространения.

Изображение из 4

Входы кодировщика сначала проходят через слой самовнимания . Это помогает кодировщику смотреть на другие слова во входном предложении при кодировании определенного слова. В декодере есть оба этих уровня, но между ними есть уровень внимания, который помогает декодеру сосредоточиться на соответствующих частях входного предложения.

Изображение из 4

Примечание: Этот раздел взят из записи блога Джея Алламара

Давайте начнем с рассмотрения различных векторов / тензоров и того, как они перемещаются между этими компонентами, чтобы превратить входные данные обученной модели в выходные. Как и в случае с приложениями НЛП в целом, мы начинаем с преобразования каждого входного слова в вектор с помощью алгоритма встраивания.

Изображение взято из 4

Каждое слово вложено в вектор размером 512. Мы представим эти векторы этими простыми рамками.

Встраивание происходит только в самый нижний кодировщик. Абстракция, которая является общей для всех кодировщиков, состоит в том, что они получают список векторов, каждый из которых имеет размер 512.

В нижнем кодировщике это будет слово embeddings, но в других кодировщиках это будет выход кодировщика, который прямо внизу. После встраивания слов в нашу входную последовательность каждое из них проходит через каждый из двух уровней кодировщика.

Изображение из 4

Здесь мы начинаем видеть одно ключевое свойство преобразователя, которое заключается в том, что слово в каждой позиции проходит свой собственный путь в кодировщике.Между этими путями на уровне самовнимания есть зависимости. Однако уровень прямой связи не имеет этих зависимостей, и, таким образом, различные пути могут выполняться параллельно при прохождении через слой прямой связи.

Затем мы заменим пример более коротким предложением и посмотрим, что происходит на каждом подуровне кодировщика.

Самовнимание

Давайте сначала посмотрим, как вычислить самовнимание с помощью векторов, а затем перейдем к рассмотрению того, как это на самом деле реализовано - с использованием матриц.

Выявление отношения слов в предложении и уделение ему внимания . Изображение из 8

Первый шаг при вычислении самовнимания - создать три вектора из каждого входного вектора кодировщика (в данном случае - вложение каждого слова). Итак, для каждого слова мы создаем вектор запроса, вектор ключа и вектор значения. Эти векторы создаются путем умножения вложения на три матрицы, которые мы обучили в процессе обучения.

Обратите внимание, что эти новые векторы меньше по размерности, чем вектор внедрения.Их размерность составляет 64, в то время как векторы ввода-вывода встраивания и кодировщика имеют размерность 512. Они НЕ ДОЛЖНЫ быть меньше, это выбор архитектуры, чтобы сделать вычисление многогранного внимания (в основном) постоянным.

Изображение взято из 4

Умножение x1 на весовую матрицу WQ дает q1, вектор «запроса», связанный с этим словом. В итоге мы создаем проекцию «запроса», «ключа» и «значения» для каждого слова во входном предложении.

Что такое векторы «запроса», «ключа» и «значения»?

Это абстракции, которые полезны для вычисления внимания и размышлений о нем.Когда вы перейдете к чтению того, как рассчитывается внимание ниже, вы будете знать почти все, что вам нужно знать о роли каждого из этих векторов.

Второй шаг в вычислении самовнимания - это подсчет баллов. Допустим, мы рассчитываем самовнимание для первого слова в этом примере - «мышление». Нам нужно сопоставить каждое слово входного предложения с этим словом. Оценка определяет, сколько внимания уделяется другим частям входного предложения, когда мы кодируем слово в определенной позиции.

Оценка рассчитывается как скалярное произведение вектора запроса на ключевой вектор соответствующего слова, которое мы оцениваем. Итак, если мы обрабатываем самовнимание для слова в позиции №1, первая оценка будет скалярным произведением q1 и k1. Вторая оценка будет скалярным произведением q1 и k2.

Изображение из 4

Третий и четвертый этапы заключаются в разделении оценок на 8 (квадратный корень из размерности ключевых векторов, используемых в статье - 64. Это приводит к получению более стабильных градиентов.Здесь могут быть другие возможные значения, но это значение по умолчанию), затем передайте результат с помощью операции softmax. Softmax нормализует оценки, так что все они положительные и в сумме составляют 1.

Изображение из 4

Эта оценка softmax определяет, насколько каждое слово будет выражено в этой позиции. Очевидно, что слово в этой позиции будет иметь наивысший балл softmax, но иногда полезно обратить внимание на другое слово, имеющее отношение к текущему слову.

Пятый шаг - это умножение каждого вектора значений на оценку softmax (при подготовке к их суммированию).Интуиция здесь заключается в том, чтобы сохранить неизменными значения слов, на которых мы хотим сосредоточиться, и заглушить не относящиеся к делу слова (например, умножив их на крошечные числа, такие как 0,001).

Шестой этап предназначен для суммирования векторов взвешенных значений. Это дает результат слоя самовнимания в этой позиции (для первого слова).

Изображение из 4

На этом расчет самовнимания завершен. Результирующий вектор - это тот, который мы можем отправить в нейронную сеть с прямой связью.Однако в реальной реализации этот расчет выполняется в матричной форме для более быстрой обработки. Итак, давайте посмотрим на это теперь, когда мы увидели интуитивное вычисление на уровне слов.

Multihead Внимание

Трансформаторы в принципе так и работают. Есть еще несколько деталей, которые улучшают их работу. Например, вместо того, чтобы обращать внимание друг на друга только в одном измерении, Трансформеры используют концепцию многоголового внимания.

Идея заключается в том, что всякий раз, когда вы переводите слово, вы можете уделять каждому слову разное внимание в зависимости от типа вопроса, который вы задаете.На изображениях ниже показано, что это значит. Например, когда вы переводите «ударом ногой» в предложении «Я ударил по мячу», вы можете спросить «Кто ударил ногой». В зависимости от ответа перевод слова на другой язык может измениться. Или задайте другие вопросы, например, «Что сделал?» И т. Д.

.

Установка - трансформаторы 3.3.0 документация

🤗 Transformers протестирован на Python 3.6+, PyTorch 1.1.0+ или TensorFlow 2.0+.

Вам необходимо установить 🤗 Transformers в виртуальной среде. Если вы не знаком с виртуальными средами Python, ознакомьтесь с руководством пользователя. Создайте виртуальную среду с той версией Python, которую вы собираетесь использовать и активировать его.

Теперь, если вы хотите использовать 🤗 Transformers, вы можете установить его с помощью pip. Если вы хотите поиграть с примерами, вы необходимо установить его из исходного кода.

Установка с трубкой

Сначала вам нужно установить один или оба, TensorFlow 2.0 и PyTorch. См. Страницу установки TensorFlow. и / или страницу установки PyTorch относительно конкретных установить команду для вашей платформы.

После установки TensorFlow 2.0 и / или PyTorch 🤗 Трансформаторы можно установить с помощью pip следующим образом:

В качестве альтернативы, только для поддержки ЦП, вы можете установить 🤗 Transformers и PyTorch в одной строке с:

Трансформаторы для установки трубопровода
 [факел] 

или 🤗 Трансформаторы и TensorFlow 2.0 в одной строке с:

Трансформаторы для установки трубопровода
 [tf-cpu] 

Чтобы проверить 🤗 Трансформаторы правильно установлены, выполните следующую команду:

 python -c "из конвейера импорта трансформаторов; print (pipeline ('sentiment-analysis') ('I hate you'))" 

Следует загрузить предварительно обученную модель, а затем распечатать что-то вроде

.
 [{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0,9991129040718079}] 

(обратите внимание, что TensorFlow будет печатать дополнительные данные перед этим последним оператором.)

Установка из исходников

Для установки из исходного кода клонируйте репозиторий и установите его с помощью следующих команд:

 git clone https://github.com/huggingface/transformers.git cd трансформаторы pip install -e. 

Опять же, можно запустить

 python -c "из конвейера импорта трансформаторов; print (pipeline ('sentiment-analysis') ('I hate you'))" 

для проверки 🤗 Трансформаторы установлены правильно.

Кэширующие модели

Эта библиотека предоставляет предварительно обученные модели, которые будут загружены и кэшированы локально.Если вы не укажете местоположение с cache_dir = ... при использовании таких методов, как from_pretrained , эти модели будут автоматически загружены в папка, заданная переменной среды оболочки TRANSFORMERS_CACHE . Значение по умолчанию для него будет PyTorch cache home, за которым следует / transformers / (даже если у вас не установлен PyTorch). Это (в порядке приоритета):

Итак, если у вас не задана какая-либо конкретная переменная среды, каталог кеша будет по адресу ~ /.кеш / факел / трансформаторы / .

Примечание: Если вы установили переменную среды оболочки для одного из предшественников этой библиотеки ( PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE или PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE ), они будут использоваться, если нет оболочки переменная enviromnent для TRANSFORMERS_CACHE .

Примечание по загрузке модели (непрерывная интеграция или крупномасштабное развертывание)

Если вы планируете загружать большие объемы моделей (более 1000) из нашей размещенной корзины (например, через настройку CI или крупномасштабное производственное развертывание), пожалуйста, кешируйте файлы модели на своей стороне.Это будет путь быстрее и дешевле. Не стесняйтесь обращаться к нам в частном порядке, если вам нужна помощь.

Хотите запустить модель Transformer на мобильном устройстве?

Вам стоит заглянуть в наш репозиторий swift-coreml-transformers.

Он содержит набор инструментов для преобразования обученных моделей трансформаторов PyTorch или TensorFlow 2.0 (в настоящее время содержит GPT-2 , DistilGPT-2 , BERT и DistilBERT ) в модели CoreML, которые работают на устройствах iOS.

В какой-то момент в будущем вы сможете беспрепятственно перейти от предварительных тренировок или тонкой настройки моделей в PyTorch или TensorFlow 2.0, чтобы создать их в CoreML, или создать прототип модели или приложения в CoreML, а затем изучить его гиперпараметры или архитектура из PyTorch или TensorFlow 2.0. Супер интересно!

.

Примеры - трансформаторы 3.3.0 документация

Версия 2.9 из 🤗 Transformers представляет новый класс Trainer для PyTorch и его эквивалент TFTrainer для TF 2. Для запуска примеров требуется PyTorch 1.3.1+ или TensorFlow 2.2+.

Это все еще незавершенная работа - в частности, документация все еще скудна - поэтому, пожалуйста, внесите улучшения / запросы на вытягивание.

Важное примечание

Важно Чтобы убедиться, что вы можете успешно запустить последние версии примеров сценариев, вам необходимо установить библиотеку из исходного кода и установить некоторые требования для конкретных примеров.Выполните следующие шаги в новой виртуальной среде:

 git clone https://github.com/huggingface/transformers cd трансформаторы pip install. pip install -r ./examples/requirements.txt 

Работает на TPU

При использовании Tensorflow TPU из коробки поддерживаются как tf.distribute.Strategy .

При использовании PyTorch мы поддерживаем TPU благодаря pytorch / xla . Дополнительные сведения и информацию о том, как настроить среду TPU, см. В документации Google и очень подробный pytorch / xla README.

В этом репозитории мы предоставляем очень простой сценарий запуска с именем xla_spawn.py, который позволяет запускать наши примеры сценариев на нескольких ядрах TPU без какого-либо шаблона. Просто передайте этому сценарию флаг --num_cores , а затем ваш обычный обучающий сценарий с его аргументами (он похож на помощник torch.distributed.launch для torch.distributed).

Например, для run_glue :

 примеров Python / xla_spawn.py --num_cores 8 \ примеры / классификация текста / run_glue.ру --model_name_or_path bert-base-cased \ --task_name mnli \ --data_dir ./data/glue_data/MNLI \ --output_dir ./models/tpu \ --overwrite_output_dir \ --do_train \ --do_eval \ --num_train_epochs 1 \ --save_steps 20000 

Мы приветствуем обратную связь и другие варианты использования и тесты с участием TPU, пожалуйста, поделитесь с сообществом.

Регистрация и отслеживание экспериментов

Вы можете легко регистрировать и отслеживать код выполнения. В настоящее время поддерживаются:

Веса и отклонения

Чтобы использовать Weights & Biases, установите пакет wandb с:

Затем войдите в командную строку:

Если вы используете Jupyter или Colab, вы должны войти в систему с помощью:

 импортная палочка палочкаавторизоваться() 

Каждый раз, когда вы используете классы Trainer или TFTrainer , ваши потери, оценочные показатели, топология модели и градиенты (только для Trainer ) будут автоматически регистрироваться.

При использовании трансформаторов 🤗 с PyTorch Lightning пробеги можно отслеживать с помощью WandbLogger . См. Соответствующую документацию и примеры.

Comet.ml

Чтобы использовать comet_ml , установите пакет Python с:

или в среде Conda:

 conda install -c comet_ml -c anaconda -c conda-forge comet_ml 
.

Капуста - Littlewood Wiki

Large_Cabbage_Item.png
Хрустящий и вкусный овощ. Идеально подходит для салатов!
Детали

Хобби

Сельское хозяйство

Хобби Ур. Требуется

5

Расположение

Ваш город

Сезон

Все

Рыночная стоимость

6
Техническая информация

Идентификационный номер чертежа

81

Инвентарный идентификационный номер

141

Капуста - это культура в Литтлвуде.Для посадки требуется земледелие 5 уровня, а для выращивания требуется 3 дня. Сбор его дает 3 опыта фермерства без повышения.

.

Смотрите также


Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.



Понравился рецепт? Подпишись на RSS! Подписаться!