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一篇好文章读后感600字_李沐团队新作Gluon,复现CV经典模型到BERT,简单好用 | 强烈推荐

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责编 | Jane

出品 | AI科技大本营(公众号id:rgznai100)

【导语】上周,李沐老师公布 GluonNLP0.6 版本,借助 Apache MXNet,大家可以尝试在 Gluon 中复现 BERT 了。TensorFlow 和 PyTorch 两大框架一直是大多数人关注的焦点,即使 MXNet 在 2017 年加入动态图接口 Gluon 后,也一直没有成为大家的首选,而这次把“可复现的 BERT 模型带到我们身边”的 GluonNLP0.6 是否好用? 这个周末,就和营长一起尝试下 MXNet 框架的 Gluon,除了 TF 和 PyTorch,它值得你一试。

前言

据官方介绍,MXNet 是一款轻量、灵活的深度学习框架。MXNet 0.11 版本发布时加入动态图接口Gluon,李沐老师称其为“可以一次性解决产品和研究的需求”。从特点分析,Gluon 可以同时支持静态图和动态图,不仅学习了 Keras、Chainer 和 PyTorch 的优点,接口更简单,支持动态图,并且比静态图更灵活、简单。

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(Gluon 发布时,特征总结图)

推荐理由

也许现在大家在研究和工作中,仍然主要使用 TF 和 PyTorch,但是经过营长尝试,Gluon 还是非常值得大家学习的,尤其是对于初学者,非常容易上手!对于研究者来说,Gluon已经支持很多经典、重要的模型,在加上 其教程非常易读,所以在大家的研究中也值得一试。此外,Gluon 的部署也很容易,如果模型已经达到你的需求,也可以尝试用于业务需求中。

边练边学

从 2017 年 7 月 Gluon 发布到现在,Gluon 不断增加、完善各类模型组成的 CV 和 NLP 工具包。截止目前,GluonCV 工具包已经更新到 v0.3,GluonNLP 工具包已经更新到 v0.6,也是刚刚发布的这个版本,已经复现 BERT。接下来,营长将与大家分享一下自己在 Gluon 上的初体验,有营长成功迈出的第一步,相信大家也可以用得顺利,玩得愉快。

一、安装 MXNet

1、先从安装 MXNet 开始,安装方法非常简单。一句 pip 命令行就可以搞定。

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2、练习  MXNet 中内置的 NDArray,支持了很多函数和功能。

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就像学习 Numpy 一样,要想深度掌握 NDArray,还需要大家多花一些时间去学习,发现他们之间的区别。

安装方法与详细教程:

https://gluon.mxnet.io/

大家都知道李沐老师在 UC 开了新课程,还有配套中文教材,理论与动手结合,简直就是小白华丽变身为专业的首选。

https://zh.d2l.ai

接下来营长还继续尝试了 Gluon 的 CV 和 NLP 两个工具包。经过团队很多人的努力与贡献,工具包在不断丰富和完善。真的是要感谢李沐老师和其整个团队~

团队的主要 contributors:

(受篇幅大小局限,截图部分只显示了 CV Top3,NLP Top6)

全部 contributors:

https://github.com/dmlc/gluon-cv/graphs/contributors

https://github.com/dmlc/gluon-nlp/graphs/contributors

内容贡献:

李沐 ,最近在知乎上为大家介绍了可复现的 BERT 的 GluonNLP 0.6

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59809338

解浚源 (Eric) ,在其知乎文章中为大家详细介绍了 GluonCV0.3

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46946101

二、初尝 GluonCV--GluonCV 0.3:超越经典

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