bert-vits bert vits云端
本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)
按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ......
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
自然语言处理预训练——预训练BERT
原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
SAP 行业向云端转型，给传统的 On-Premise 系统的 ABAP Basis 带来的机遇和挑战
对于 SAP On-Premise 系统的 ABAP Basis 从业人员来说，SAP 行业的云端转型无疑带来了一定的冲击和挑战。这主要体现在以下几个方面： 首先，Cloud 云端的 SAP 系统的维护和管理与 On-Premise 的 SAP 系统不同。在 Cloud 环境中，很多基础设施和服务都 ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
bert双塔
import sysimport tensorflow as tffrom keras import Input, Modelimport keras.layers as layersfrom keras.layers import Dotfrom transformers import TFAut ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
产品速递 | 璞华采云端，打造降本增效的企业采购订单协同平台
变局与挑战并存的时势，只有勇者和智者方有领航价值的可能。每一家寻求数智化转型的企业，都在呼唤创新的落地方案与值得信赖的同行者。璞华采云端是企业采购订单协同平台领域佼佼者，携手璞华采云端，让采购更简单！ ......
什么是Bert
论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805 定义： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理（NLP）中的预训练模型，由Google在2018年提出。BERT的关键创新是使 ......
基于BERT的文本分类（以2023年CCF的小样本数据分类任务为例）
文本分类任务 1、问题分析 文本分类作为NLP的入门任务，因为其应用广泛被大家熟知，文本以今年的竞赛为例，详细的说明一下文本分类任务的实现步骤，竞赛如下： 因为该赛题是一个文本分类的任务，我们需要知道该任务的输入和输出，数据介绍如下，根据数据我们可以看出文本的输入分别是专利的title、assign ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
LiteCVR安防视频系统如何开启云端录像？
智能安防在向垂直领域不断拓展，基于视频图像应用的智慧能源、智慧工地、智慧园区、智慧港口等将迎来高速发展的时期。除了传统的交通、公安、社区等领域，视频监控未来在一些新兴领域会有更大发挥。 ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
云端golang开发，无需本地配置，能上网就能开发和运行
不想装golang，不想装IDE，还想有个流畅的运行环境，最重要的是一分钱都不想花，嗯嗯，GitHub云开发环境全部满足你，一切操作尽在本文 ......
云图说｜华为云CodeArts Build，云端化的编译构建平台
编译构建（CodeArts Build）基于云端大规模并发加速，为客户提供高速、低成本、配置简单的混合语言构建能力，帮助客户缩短构建时间、提升构建效率。 ......
华为云耀云服务器L实例：高级篇-部署自己的memos云端笔记
华为云耀云服务器L实例是一款可快速部署且易于运维的轻量级云服务器，专为中小企业和入门级开发者打造。它不仅拥有华为云擎天架构的强大性能，还具有多项用户体验优化方案，让用户轻松上手，享受简单上云的乐趣。 本产品网址为：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-li ......
智能视频监控平台EasyCVR级联后，上级平台如何获取下级的云端录像？
视频汇聚/视频云存储/集中存储/视频监控管理平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、云存储、智能分析等。 有用户咨询，在EasyCVR级联上级时，需要获取到下级的云端录像当作设备录像使用，具体如何操作？收到 ......
栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训 ......
上传超大文件到云端服务器
一直以来，通过互联网传送超大文件都是个麻烦事，传统的SSH/FTP工具只适合传输不太大的文件和目录，遇到上G的文件经常会出现传输错误，常用手段如百度云在Linux服务器上没法使用，一些专业传输软件需要在服务端安装开端口，而我们日常遇到的超大文件越来越多，linux的安装包要几个G，docker镜像要 ......
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP Contemporary state-of-the-art NLP models are difficult to be ut ......
A Visual Guide to Using BERT for the First Time
https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ A Visual Guide to Using BERT for the First Time Translations: Chinese, Kor ......
手动实现BERT
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下 ......
D365从云端UAT环境Export DB到本地开发环境
1, 导出数据 参考微软的如下链接去操作，很详尽，最终得到一个”.bacpac”备份文件 Export a copy of the standard user acceptance testing (UAT) database - Finance & Operations | Dynamics 36 ......
uniCloud-本地云函数与云端云函数的区别
本地开发的云函数, 点击uniCloud-cloudfunctions,右键上传所有云函数... 在H5控制台,可以选择使用本地云函数,还是云端云函数 删除了本地云函数,或者换了电脑.可以点击uniCloud-cloudfunctions,右键下载所有云函数 打开云web控制台,可以在 "云函数 列 ......
预训练Bert模型输出类型为str问题解决
input_ids=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') attention_mask=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') token_type_ids=keras.laye ......
【学习笔记】BERT
BERT问答 BERT分为哪两种任务，各自的作用是什么； 在计算MLM预训练任务的损失函数的时候，参与计算的Tokens有哪些？是全部的15%的词汇还是15%词汇中真正被Mask的那些tokens？ 在实现损失函数的时候，怎么确保没有被 Mask 的函数不参与到损失计算中去； BERT的三个Embe ......