Transformers文本分类微调和TensorRT推理加速

本文介绍了使用Transformers模块微调文本分类模型,以及模型转pth格式,进而转为onnx格式和TensorRT的engine格式,最后通过TensorRT进行推理的完整流程

开发环境简介

宿主机环境

Linux version:  Ubuntu20.04
Docker version: 20.10.20
Python version: 3.8.5 (3.6-3.9)
NVIDIA version: 1080Ti
Cuda version: cuda11.6 (>11.1)
Driver version: 510.47.03 (>460)

Python packages:

transformers           4.24.0
torch                  1.13.0+cu116
scikit-learn           1.1.3
pandas                 1.5.1
numpy                  1.23.5

容器内环境

容器由TensorRT DockerFile构建,将在后续进行介绍,这里只介绍python环境

Python version

Transformers文本分类微调和TensorRT推理加速相关推荐

  1. 【Bert、T5、GPT】fine tune transformers 文本分类/情感分析

    [Bert.T5.GPT]fine tune transformers 文本分类/情感分析 0.前言 text classification emotions 数据集 data visualizati ...

  2. FastFormers:实现Transformers在CPU上223倍的推理加速

    点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送! 阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货 作者:Parth Chokhra 编译:ronghuaiyang 导读 使用多头注意力的Tran ...

  3. 【文本分类】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

    ·阅读摘要:   Bert是继Transformer之后的又一杰出的模型.Bert是一种预训练语言模型,是在GPT.Elmo.Transformer的基础上提出的.基于Bert的多个NLP领域任务都取 ...

  4. fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择 作者:机器人圈 / 微信号:ROBO_AI发表时间 :2017-07-28 图:pixabay

    fastText.TextCNN.TextRNN--这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择 「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀.多啦A亮 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它 ...

  5. 文本分类-TensorRT优化结果对比图

    做的文本二分类,使用tensorRT进行图优化和加速,输出预测概率结果对比如下: 从结果对比来看,概率值有微小的变化,但不影响最终的分类 转载于:https://www.cnblogs.com/dem ...

  6. R语言构建文本分类模型:文本数据预处理、构建词袋模型(bag of words)、构建xgboost文本分类模型、xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型、可视化模型预测的概率分布

    R语言构建文本分类模型:文本数据预处理.构建词袋模型(bag of words).构建xgboost文本分类模型.xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型.可视化模型预测的概率分布 目录

  7. 用huggingface.transformers在文本分类任务(单任务和多任务场景下)上微调预训练模型

    诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 transformers官方文档:https://huggingface.co/docs/transformers/index AutoModel文档:https: ...

  8. 基于TensorRT 5.x的网络推理加速(python)

    本文目的主要在于如何使用TensorRT 5.x的python api来进行神经网络的推理.因为目前TensorRT只支持ONNX,Caffe和Uff (Universal Framework For ...

  9. datawhale课程《transformers入门》笔记6:文本分类、超参搜索

    Transformers解决文本分类任务.超参搜索 本文主要内容转自天国之影笔记Task06,之后具体的API进行了一些查询,写了一些说明. 文章目录 Transformers解决文本分类任务.超参搜 ...

最新文章

  1. 2021年大数据Flink(三十四):​​​​​​​Table与SQL ​​​​​​案例一
  2. java 为什么有匿名类_全面了解Java中的内部类和匿名类
  3. mysql 问号作用_什么是MySQL中的问号的意义“WHERE column =?”?
  4. 『流畅的Python』第1~4章笔记_数据结构、编码
  5. 工业相机选型_工业相机与镜头的选型方法
  6. kafka集群部署成功后,创建生产者往指定主题里面发送消息时出错
  7. 科大讯飞语音转文字_科大讯飞推出TWS真无线耳机:主打商务沟通,实时语音转文字...
  8. [论文笔记]QANET: COMBINING LOCAL CONVOLUTION WITH GLOBAL SELF-ATTENTION FOR READING COMPREHENSION
  9. unity编辑器拓展(三) 预制体(Image)资源引用查找
  10. pytorch---线性回归实现
  11. 第二关练习讲解(下部)
  12. Power BI——柱形图
  13. 编写java的软件——Myeclipse,以及反编译的用法.
  14. 正在连接到192.168.1.118 不能打开到主机的连接, 在端口 1521: 连接失败
  15. html动态生成可输入的表格,动态生成表格.html
  16. 2016中欧绿色和智慧城市奖正式启动
  17. Android 仿手机通讯录页面
  18. [将小白进行到底] 如何比较两篇文章的相似度
  19. Demis Hassabis:AI 的强大,超乎我们的想象
  20. 4个鲜为人知的Git命令

热门文章

  1. 计算机运行一会儿后不显示,为什么电脑开机一会儿后,所有的软件都打不开了,点击都没反应...
  2. 辅助工具:圆柱体绘制
  3. CASE:numpy模块完成简单的股票压力线,阻力线和中轨的线性拟合
  4. Kafka系列 - 14 Kafka消费者|分区的分配策略及再平衡|Range|RoundRobin|Sticky|CooperativeSticky
  5. 求最大公约数几种方法
  6. 3D Object Detection From Point Cloud with Part-Aware And Part-Aggregation Network
  7. tensorflow2视力表E字符(学习笔记)--制作自己的数据集
  8. android系统开发中log的使用方法
  9. java 高斯模糊 图片
  10. 谁在synopsys vdk里搭建过基于cortex-a55和cortex-a76的平台,并在上面成功跑过linux?