netstat -anp | grep xxx
//查看端口是否被占用
kill -9 10762
//即可关闭端口
相关文章
linux开放端口和关闭端口
centos6：
关闭防火墙:service iptables stop
开启防火墙:service iptables start
防火墙状态:service iptables status
永久关闭:chkconfig iptables off
永久开启:chkconfig iptables on
方法一(命令): 1. 开放端口命令： /sbin/iptables -I INPUT…
![[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析](https://img-blog.csdn.net/20181021135853817?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NTIxNTU0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析
BERT模型代码已经发布，可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载，请记得start哦 目录
一、前言
二、如何理解BERT模型
三、BERT模型解析 论文的核心：详解BERT模型架构 关键创新：预训练任务 实验结果
四、BERT模型…
深度学习：BERT模型
BERT模型 BERT出自https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder。作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残…
BERT模型系列大全解读
前言
本文讲解的BERT系列模型主要是自编码语言模型-AE LM（AutoEncoder Language Model）：通过在输入X中随机掩码（mask）一部分单词，然后预训练的主要任务之一就是根据上下文单词来预测这些单词，从…
BERT模型的深度解读
一、BERT整体概要
Bert由两部分组成：
预训练（Pre-training）:通过两个联合训练任务得到Bert模型微调（Fine-tune）：在预训练得到bert模型的基础上进行各种各样的NLP
二、预训练
输入经过bert encoder层编…
BERT从零详细解读：BERT整体模型架构
基础结构-TRM的Encoder BERT使用多个Encoder堆叠在一起，其中bert base使用的是12层的encoder，bert large使用的是24层的encoder。 对于transformer来说，输入包括两个部分： 一部分是input enbedding，就是做词的词向量…
如何计算Bert模型的参数量
BERT是基于transformer结构的预训练模型。具体bert原理介绍，请参考博客：Bert系列解读及改进_&永恒的星河&的博客-CSDN博客_bert系列
求解Bert模型的参数量是面试常考的问题，也是作为算法工程师必须会的一个点。所谓会用并不代表熟悉…
关于Bert模型参数的分布
参数分布
Bert模型的版本如下：
BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters
BERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M parameters
BERT-L…
BERT模型原理的详细介绍
文章目录 参考文章1. BERT模型1.1 模型结构1.2 输入表示1.3 预训练任务1.3.1 Task 1:Masked Language Model1.3.2 Task 2：Next Sentence Prediction 1.4 微调(fine-tuning)基于句子对的分类任务基于单个句子的分类任务问答任务命名实体识别 2. 总结 参考文章
【NLP…
BERT和GPT模型简介
1. 引言
从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前 AI2 的 ELMo，到 OpenAI 的 fine-tune transformer，再到 Google 的 BERT、GPT，全都是对预训练的语言模型的应用。
本文将主要介绍…
如何从零开始训练BERT模型
我的许多文章都专注于 BERT——这个模型出现并主导了自然语言处理 (NLP) 的世界，标志着语言模型的新时代。 对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样：
pip 安装…
BERT（预训练Transformer模型）
目录
一、前言
二、随机遮挡，进行预测
三、两句话是否原文相邻
四、两者结合起来
五、总结
六、参考链接 一、前言
Bert在18年提出，19年发表，Bert的目的是为了预训练Transformer模型encoder网络，从而大幅提高准确率
Bert …
详细介绍BERT模型
文章目录 BERT简介BERT, OpenAI GPT, 和ELMo之间的区别相关工作BERT的改进 BERT 的详细实现输入/输出表示预训练BERT微调BERT BERT用在下游任务GLUE(一个自然语言任务集合)SQuAD v1.1(QA数据集)SQuAD v2.0SWAG 消融实验预训练任务的影响模型大小的影响基于特征的BERT方法 结论 …
BERT模型—2.BERT模型预训练与微调
文章目录 引言一、预训练语言模型1.为什么要进行预训练？2. BERT预训练-掩码预测任务3.BERT预训练-下句预测任务 二、BERT的文本处理—subword tokenizer1. 为什么要学习subword tokenizer?2. 词表生成与分词 三、BERT embedding四、BERT微调—句子分类任务五、BERT…
图解BERT模型：从零开始构建BERT
转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模…
BERT模型—1.BERT模型架构
文章目录 引言一、Bert模型总览二、注意力机制1.Seq2seq中的注意力操作2.注意力的一般形式（三步曲）3. transformer中的自注意力机制—Self.Attention4. transformer的多头注意力机制5. scaling6. 模型优化技巧：残差连接 三、BERT其他结构特性…
【科研】BERT模型理论详解
原文：https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555
本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模…