已解决
【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式
来自网友在路上 182882提问 提问时间：2023-11-20 14:01:34阅读次数： 82
最佳答案 问答题库828位专家为你答疑解惑
人名分类器实战项目
- 0 说明
- 1 工程项目设计
- 2 数据预处理data_processing
- 3 创建模型model
- 4 模型测试test
- 5 训练配置config
- 6 模型训练train
- 7 模型对比绘图plotfigure
- 8 模型预测predict
- 9 代码测试demo
0 说明
本项目对前一个博客内容2.5(cpu version) 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）的区别在于两点：
- （1）采用gpu
- （2）对项目代码进行工程化管理
第一点不用多讲，就是将模型和数据传入到gpu设备上即可，第二个是由于受到项目开发的影响，按照功能对代码进行工程模块化管理，此方式在编写和调试过程中也非常适用，后期的维护也十分方便（前面cpu版本的代码都在一个文件上，要进行微调就
查看全文
99%的人还看了
相似问题
- 最新AIGC创作系统ChatGPT系统源码，支持最新GPT-4-Turbo模型，支持DALL-E3文生图，图片对话理解功能
- 思维模型 等待效应
- FinGPT：金融垂类大模型架构
- 人工智能基础_机器学习044_使用逻辑回归模型计算逻辑回归概率_以及_逻辑回归代码实现与手动计算概率对比---人工智能工作笔记0084
- Pytorch完整的模型训练套路
- Doris数据模型的选择建议（十三）
- python自动化标注工具+自定义目标P图替换+深度学习大模型（代码+教程+告别手动标注）
- ChatGLM2 大模型微调过程中遇到的一些坑及解决方法(更新中)
- Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化随机森林分类模型(RandomForestClassifier算法)项目实战
- 扩散模型实战（十一）：剖析Stable Diffusion Pipeline各个组件
猜你感兴趣
版权申明
本文"【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式"：http://eshow365.cn/6-40388-0.html 内容来自互联网，请自行判断内容的正确性。如有侵权请联系我们，立即删除！