tensor2tensor

tensor2tensor

一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库

Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库,通过提供多模态的深度学习模型和数据集,简化了机器学习的应用,尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能,但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax,以获得更好的支持和更新。

Tensor2Tensor深度学习模型训练翻译任务数据集Github开源项目

项目介绍:Tensor2Tensor

什么是 Tensor2Tensor?

Tensor2Tensor(简称 T2T)是一个专为加速深度学习研究而设计的深度学习模型和数据集库。由 Google Brain 团队的研究人员和工程师以及用户社区共同开发,该项目旨在使深度学习技术更加易用。虽然 Tensor2Tensor 已不再更新,但依然接受补丁修复,并推荐用户转而使用其继承者 Trax。

快速入门

Tensor2Tensor 的便捷性体现在即使没有深厚的技术背景,也能迅速上手。无需安装即可通过浏览器运行的 iPython notebook 提供快速入门教程。此外,只需一条命令,即可安装 T2T 并训练模型:

pip install tensor2tensor && t2t-trainer \ --generate_data \ --data_dir=~/t2t_data \ --output_dir=~/t2t_train/mnist \ --problem=image_mnist \ --model=shake_shake \ --hparams_set=shake_shake_quick \ --train_steps=1000 \ --eval_steps=100

提供的数据集和模型

Tensor2Tensor 提供了多种任务的数据集和模型,用户可以选择适当的模型组合来自行训练。这些任务包括:

  • 数学语言理解:计算数学表达式的模型。
  • 故事问答:根据故事内容回答问题。
  • 图像分类:处理大规模数据集如 ImageNet 及其他常用数据集。
  • 图像生成:通过标准数据集生成(非)条件图像。
  • 语言建模:处理词汇及字符级别的语言建模。
  • 情感分析:识别句子的情感倾向。
  • 语音识别:语音到文本的转换。
  • 文本摘要:将长文档浓缩成简短的摘要。
  • 翻译:多种语言之间的翻译支持。

基础知识

  • 教程:T2T 提供了详细的教程以帮助用户训练高效的翻译模型。
  • 安装:通过 pip 进行简单的安装,并可选择支持 GPU 的版本。
  • 功能:集成了众多开箱即用的前沿模型,支持多模态的数据生成和处理。

组件概览

  • 问题:每个问题包括输入和目标特性。
  • 模型:T2TModels 定义了从输入到输出的张量转换过程。
  • 超参数集:对模型性能影响显著,用于细调模型表现。
  • 训练器:主要用于训练、评估和推理。用户可以通过命令行标志轻松切换不同组件。

踢在 FloydHub 运行

通过 FloydHub 平台,用户可以在预配置的云 GPU 机器上测试和开发代码。

论文引用

如果需要引用 Tensor2Tensor,请参考该项目中提供的相关论文,以确保知识产出受到正确的学术承认。

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