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PyTorch、TensorFlow和MXNet完成自定义模【凤凰体育app买球官网】


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模型

,这是一个大版本升级。它具备用以全新模型的根据transformer的管道、对PyTorch和TensorFlow中的自定义模型的支持、新的trainingsystem及其一些别的作用。

官方网表明,为了更好地协助客户尽量顺利地从spaCyv2衔接到spaCyv3,她们已为客户的spaCy管道出示了商业服务转移支持。并开展了很多工作中,以简单化升級目前编码和学习培训工作流的全过程,可是自定义新项目很有可能自始至终必须开展一些自定义工作中,尤其是在运用新作用层面。实际可查询官方网文本文档。为了更好地完成最顺畅的更新过程,官方网提议客户在一个新的虚拟器中运行:pipinstall-Uspacy新作用和改善根据transformer的管道,支持多任务学习。

对于18种之上语言表达再训练的模型结合及其58个训练的管道,在其中包含5条根据transformer的管道。再次训练了适用全部受支持语言表达的管道,及其适用北爱尔兰语和德语的新关键管道。新的训练工作流和配备系统软件。

应用一切深度学习架构包含PyTorch、TensorFlow和MXNet完成自定义模型。spaCy新项目用以管理方法从预备处理到模型布署的端到端多流程工作流。与数据信息版本控制DVC、Streamlit、Weights&Biases、Ray等的集成化。应用Ray开展并行处理训练和分布式计算。

管道

新的内嵌管道部件:SentenceRecognizer、Morphologizer、Lemmatizer、AttributeRuler和Transformer。新的和改善的管道部件API和自定义部件的装饰器。从客户的训练配备中的别的管道中获得历经训练的部件。

模型

为全部历经训练的pipelinepackages出示预建和更高效率的二进制wheel。应用Semgrex运算符在依靠分析dependencyparse中出示用以模式匹配的DependencyMatcher。支持Matcher中的greedypatterns。

自定义

新的算法设计SpanGroup根据Doc.spans合理地储存很有可能重合的spans结合。自定义申请注册作用的种类提醒和根据种类的数据验证。

各种各样新方式、特性和指令。详细信息可查询升级表明:https://github.com/explosion/spaCy/releases/tag/。


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