【GitHub项目推荐--你一定要知道的深度学习的架构】【转载】_深度学习开源项目

Transformers

Transformers 提供 API 和工具来轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本、碳足迹，并节省从头开始训练模型所需的时间和资源

github地址：

https://github.com/huggingface/transformers

国内源代码：

http://www.gitpp.com/ss01she/transformers

Transformers的介绍

Transformers 是一个开源库，由 Hugging Face 公司创建，它聚合了大量的预训练模型，这些模型可以在多种自然语言处理任务上进行微调和应用。Transformers 库为用户提供了简洁的 API 来加载和使用这些模型，使得文本数据的处理变得更加高效和方便。

在 Transformers 中，加载预训练模型通常涉及以下几个步骤：

1. 选择模型：首先，用户需要确定他们想要使用的预训练模型。Hugging Face 平台提供了多种模型，包括 BERT、RoBERTa、XLNet 等，每种模型都有其特定的应用场景和能力。

2. 准备环境：用户需要确保他们的环境中已经安装了 Transformers 库。如果尚未安装，可以通过 pip 命令进行安装。

3. 加载模型：使用 Transformers 库中的类，如 `BertTokenizer`、`BertModel` 等，通过模型名称来加载预训练模型。例如：

   ```python

   from transformers import BertTokenizer, BertModel

   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

   model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

   ```

   在这个例子中，`'bert-base-uncased'` 是模型在 Hugging Face 平台上的名称。

4. 使用模型：一旦加载了模型，用户就可以使用模型的各种接口，如 `encode()`、`encode_plus()`、`batch_encode_plus()` 等，来处理文本数据。

5. 模型微调：对于特定的任务，用户可能需要对模型进行微调。这通常涉及到使用 PyTorch 的 `Trainer` 类来训练模型。

6. 保存和加载本地模型：如果用户在本地训练或下载了模型，可以使用 `save_pretrained()` 方法来保存模型，然后使用 `from_pretrained()` 方法来加载。

Transformers 库的 API 设计为高度灵活，允许用户轻松地修改模型的配置、加载不同的预训练模型、以及将模型用于各种 NLP 任务，如文本分类、情感分析、问答等。

此外，Transformers 还支持自定义模型的加载，这意味着用户可以通过上传他们的预训练模型到 Hugging Face 平台，然后使用该平台提供的 API 来加载和应用他们的模型。

总之，Transformers 库为 NLP 领域的研究人员和开发者提供了一个强大的工具集，使他们能够轻松地利用预训练模型来提高他们的应用程序的性能。

Hugging Face 介绍

Hugging Face 是这个时代最重要的初创公司。该公司由 Clement Delangue、Julien Chaumond 和 Thomas Wolf 创立，最初是作为一家开发聊天机器人的初创企业。Hugging Face 以其开源的自然语言处理库 Transformers 而闻名，该库提供了一系列预训练模型和工具，使得研究人员和开发者能够轻松地使用最先进的自然语言处理技术。

Hugging Face 的 Transformers 库支持多种流行的预训练模型，如 BERT、GPT、RoBERTa 等，并且可以让用户在多种任务上进行微调，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。该库的 API 设计简洁易用，可以方便地在不同的编程环境中进行集成。

除了 Transformers 库，Hugging Face 还提供了其他一些开源项目，如 Datasets 库，用于加载和处理数据集，以及 Diffusers 库，用于生成图像和音频。此外，Hugging Face 还推出了加速器库 Accelerate，用于优化 PyTorch 模型的训练和部署。

Hugging Face 的模型和工具广泛应用于学术界和工业界，其影响力逐渐扩大。该公司还提供了一系列的企业级产品和服务，如 Hugging Face Hub，这是一个支持 SaaS 或现场部署的企业版公共 Hugging Face Hub。Hugging Face 与 AWS 的合作也让其产品和服务更加易于获取。

总的来说，Hugging Face 作为一个独立的开源社区和平台，致力于为开发者提供易用、高效的 NLP 工具和资源，推动自然语言处理技术的发展和应用。

Transformers 库的原理基于深度学习中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这是一种允许模型在处理序列数据时同时考虑序列中所有位置的信息的机制。这种机制使得模型能够在处理特定任务时捕获到序列中的长距离依赖关系。

Transformers 库的核心是预训练模型，这些模型通常包含几个主要部分：

1. 嵌入层（Embedding Layer）：将输入的单词转换为固定维度的向量。这通常包括词嵌入（WordPiece 嵌入或字节单元（BytePair Embeddings））和其他类型的嵌入（如位置嵌入和段落嵌入）。

2. 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：这是 Transformer 模型的关键部分，它允许模型在计算输出时同时考虑输入序列的不同部分。多头注意力是将序列的每个位置的输出与序列中的其他位置的输出进行组合，以产生上下文感知的表示。

3. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：在自注意力层之后，每个位置的输出会被送入一个前馈神经网络，该网络对每个位置的输出进行独立处理。

4. 层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）：在自注意力和前馈网络中，Transformer 使用了残差连接，这些连接在输入和输出之间添加了恒等映射。层归一化则用于稳定训练过程。

5. 位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 没有像循环神经网络（RNNs）那样的递归结构，因此需要一种方式来引入序列中单词的位置信息。位置编码就是为此而设计的，它将位置信息与嵌入向量相加。

Transformers 库中的预训练模型通常会使用大量的数据进行预训练，包括文本数据、对话数据和其他类型的数据。这些模型在预训练阶段学习了语言的通用表示，这些表示可以用于各种下游任务，如文本分类、问答、机器翻译等。

在预训练之后，用户可以对模型进行微调，以适应特定的任务。微调过程中，用户会使用与他们特定任务相关的数据来进一步训练模型。

Transformers 库的 PyTorch 实现还包括了模型的保存和加载功能，以及用于处理文本输入和输出的工具。这些功能使得 Transformers 成为当今 NLP 领域最受欢迎的库之一。

以下是 Transformers 的一些优缺点：

优点：

1. 预训练模型：Transformers 提供了一系列预训练模型，这些模型在大量数据上进行了训练，可以捕获到语言的复杂模式和知识。

2. 易于使用：Transformers 的 API 设计简洁，使得用户可以轻松地加载模型、处理文本和获取输出。

3. 多任务能力：Transformers 模型可以用于多种 NLP 任务，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译、问答等。

4. 微调灵活性：用户可以轻松地对预训练模型进行微调，以适应特定的任务需求。

5. 社区支持：Hugging Face 社区不断更新和维护 Transformers，提供文档和教程，帮助用户解决问题。

6. 开源性质：Transformers 是开源的，这意味着开发者可以自由地使用、修改和分发它。

缺点：

1. 计算资源消耗：Transformer 模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理，特别是对于大型模型和复杂的任务。

2. 模型解释性：Transformer 模型的内部机制相对复杂，难以解释模型的决策过程，这可能会让初学者感到困惑。

3. 数据隐私：在处理敏感数据时，需要确保使用的模型不会泄露隐私信息。

4. 过拟合风险：如果没有适当的正则化和训练策略，Transformer 模型可能会在特定任务上过拟合。

5. 依赖外部库：Transformers 的功能依赖于外部库，如 PyTorch，这要求用户具备一定的 PyTorch 知识。

6. 更新频率：随着 NLP 领域的快速发展，新的模型和算法不断涌现，Transformers 需要定期更新以保持其相关性。

总的来说，Transformers 是一个强大的工具，它极大地推动了 NLP 技术的发展。尽管它有一些缺点，但它的优点，特别是预训练模型和易于使用的 API，使其成为 NLP 研究和开发中的首选库之一。

更多详情官网       https://huggingface.co/docs/transformers/index

使用Transformers库快速开发一个人脸识别项目通常涉及以下步骤：

1.  环境准备 ：

   - 安装Python和必要的库，如Transformers、PyTorch、OpenCV等。

   - 确保你有一个可用于训练的数据集，例如VGGFace2或FaceNet数据集。

2.  数据预处理 ：

   - 加载数据集并进行预处理，包括标准化、裁剪、缩放等。

   - 将数据集分为训练集、验证集和测试集。

3.  模型选择 ：

   - 选择一个预训练的Transformers模型作为基础，如BERT、GPT或任何适用于序列到序列任务的模型。

   - 可以使用Hugging Face的`transformers`库来加载预训练模型。

4.  模型调整 ：

   - 根据数据集的特点调整模型结构，例如增加或减少层、调整隐藏层大小等。

   - 使用验证集来优化模型参数，选择最佳的超参数。

5.  训练模型 ：

   - 使用训练数据来训练调整后的模型。

   - 监控训练过程中的损失和验证集的性能，确保模型不会过拟合。

6.  评估模型：

   - 使用测试集来评估模型的性能。

   - 可以使用准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型的效果。

7. 模型部署：

   - 将训练好的模型部署到生产环境中。

   - 创建API接口以接收输入数据并返回预测结果。

8. 用户界面：

   - 开发一个用户界面，允许用户上传图片并显示识别结果。

9. 优化和迭代：

   - 根据用户反馈和模型性能监控结果，不断优化模型。

   - 迭代改进模型和系统性能。

以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Transformers库来加载预训练模型并进行推理：

```python

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

from torch.nn.functional import softmax

from PIL import Image

import torch

# 加载预训练模型和分词器

model_name = "bert-base-uncased"

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 定义人脸识别的函数

def predict_face(image_path):

    # 加载图像并进行预处理

    image = Image.open(image_path).convert("RGB")

    image = image.resize((224, 224))

    image = torch.tensor(image).unsqueeze(0)

    # 将图像转换为文本特征

    inputs = tokenizer("[CLS] " + image_description, return_tensors="pt")

    with torch.no_grad():

        logits = model(**inputs).logits

    # 应用softmax获取概率分布

    probs = softmax(logits, dim=-1)

    # 返回最高概率的类别

    return probs.argmax().item()

# 使用函数进行预测

image_path = "path_to_image.jpg"

predicted_class = predict_face(image_path)

print(f"Predicted class: {predicted_class}")

```

请注意，这个示例假设你已经有了一个图像描述

（image_description），这个描述可以是图像内容的文本表示。在实际应用中，你可能需要使用更复杂的图像预处理和增强技术来提高模型的性能。

此外，Transformers库通常用于自然语言处理任务，而人脸识别更多涉及到计算机视觉领域。因此，你可能需要结合其他库（如OpenCV或PyTorch的视觉模块）来处理图像数据，并将其转换为适合Transformers模型的输入格式。

github地址：

https://github.com/huggingface/transformers

Keras  

 Keras 是一个基于 Python 的深度学习库，它具有简单、易用、灵活和高效的特点。。Keras 的核心目标是让深度学习变得简单，它为开发者提供了一个易于使用的 API，使得快速实现和测试深度学习模型变得非常简单。

github地址：

https://github.com/keras-team/keras

 Keras 是一个基于 Python 的深度学习库，它具有简单、易用、灵活和高效的特点。Keras 的核心目标是让深度学习变得简单，它为开发者提供了一个易于使用的 API，使得快速实现和测试深度学习模型变得非常简单。Keras 支持多种后端平台，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK，这意味着你可以根据自己的需求选择最适合的计算平台。

在 GitHub 上，Keras 项目是一个开源的仓库，包含了 Keras 的源代码以及相关文档。这个项目由一群热衷于深度学习技术的开发者共同维护，他们致力于不断改进和优化 Keras，使其更加成熟和完善。

GitHub 上的 Keras 项目有以下几个主要特点：

1. 易于使用的 API：Keras 提供了简洁的 Python 接口，使得快速构建和测试深度学习模型变得简单。

2. 多种后端支持：Keras 支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端平台，方便用户根据需求选择合适的计算平台。

3. 丰富的模型架构：Keras 提供了多种预先构建的模型架构，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），可用于处理各种类型的数据和任务。

4. 灵活的配置：Keras 允许用户自定义模型的层、损失函数、优化器和评估指标等，以满足不同场景下的需求。

5. 强大的社区支持：Keras 拥有一个活跃的开发者社区，用户可以在社区中寻求帮助、分享经验和讨论技术问题。

6. 持续更新：Keras 项目不断迭代，引入新的功能和优化，以保持与前沿深度学习技术的同步。

总之，GitHub 上的 Keras 项目是一个值得关注的开源深度学习库。无论你是初学者还是资深开发者，Keras 都能为你提供便利和高效的深度学习解决方案。

 Keras 作为一个简单、易用且功能强大的深度学习库，应用场景非常广泛。以下是一些常见的 Keras 应用场景：

1. 图像识别和计算机视觉：Keras 可以用于构建卷积神经网络（CNN）以处理图像数据，例如图像分类、目标检测、图像分割等任务。

2. 自然语言处理：Keras 可以构建循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）以处理文本数据，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

3. 语音识别：Keras 可以用于构建深度学习模型来进行语音识别，例如自动语音识别（ASR）和语音合成（TTS）。

4. 推荐系统：Keras 可以用于构建基于深度学习的推荐系统，通过对用户行为和物品特征进行建模，实现个性化推荐。

5. 表格数据分析：Keras 可以应用于表格数据的数据分析任务，如分类、回归、聚类等。通过构建深度学习模型，可以挖掘数据中的复杂非线性关系。

6. 游戏 AI：Keras 可以用于构建游戏 AI，例如强化学习算法，使智能体在游戏环境中实现自动驾驶、策略优化等任务。

7. 生物信息学：Keras 可以应用于生物信息学领域，如蛋白质结构预测、基因表达分析等。

8. 金融量化交易：Keras 可以用于构建金融量化交易策略，通过对市场数据进行深度学习分析，实现对市场走势的预测。

9. 计算机视觉与机器人：Keras 可以用于构建计算机视觉和机器人领域的深度学习模型，如视觉导航、目标抓取等任务。

10. 艺术与创意应用：Keras 可以用于构建生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，实现图像生成、风格迁移等创意应用。

总之，Keras 作为一个通用性强的深度学习库，可以应用于许多领域。无论你是研究人员、开发者还是学生，都可以利用 Keras 探索和解决各种实际问题。

使用 pip 安装

Keras 3 在 PyPI 上作为预览版本提供，名为keras-core. Keras 2 ( tf.keras) 随软件包一起分发tensorflow。

1. 安装keras-core：

pip install keras-core

1. 安装后端包。

要使用keras-core，您还应该安装选择的后端：tensorflow、jax或torch。请注意，这tensorflow是使用某些 Keras 3 功能所必需的：某些预处理层以及tf.data管道。

注意：如果您正在使用该keras-core包，您还需要切换 Keras 导入。使用import keras_core as keras. 这是在 PyPI 上发布 Keras 3 之前的临时步骤。

本地安装

Keras 3 兼容 Linux 和 MacOS 系统。要安装本地开发版本：

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 从根目录运行安装命令。

python pip_build.py --install

该requirements.txt文件将安装仅 CPU 版本的 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。requirements-{backend}-cuda.txt对于 GPU 支持，我们还为 TensorFlow、JAX 和 PyTorch提供单独的支持。这些通过安装所有 CUDA 依赖项pip，并期望预安装 NVIDIA 驱动程序。我们建议每个后端使用干净的 python 环境，以避免 CUDA 版本不匹配。作为示例，以下是如何使用以下命令创建 Jax GPU 环境conda：

conda create -y -n keras-jax python=3.10
conda activate keras-jax
pip install -r requirements-jax-cuda.txt
python pip_build.py --install

配置您的后端

您可以导出环境变量KERAS_BACKEND，也可以编辑本地配置文件来~/.keras/keras.json 配置后端。可用的后端选项有："tensorflow"、"jax"、"torch"。例子：

export KERAS_BACKEND="jax"

在 Colab 中，您可以执行以下操作：

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"

import keras_core as keras

注意：导入前必须配置后端keras，导入包后不能更改后端。

向后兼容性

tf.kerasKeras 3 旨在作为（使用 TensorFlow 后端时）的直接替代品。只需使用现有的tf.keras代码，确保您的调用model.save()使用最新的.keras格式，然后就完成了。

如果您的tf.keras模型不包含自定义组件，您可以立即开始在 JAX 或 PyTorch 上运行它。

如果它确实包含自定义组件（例如自定义层或自定义train_step()），通常可以在短短几分钟内将其转换为与后端无关的实现。

tf.data.Dataset此外，Keras 模型可以使用任何格式的数据集，无论您使用什么后端：您可以使用现有管道或 PyTorch来训练模型DataLoaders。

为什么使用 Keras 3？

• 在任何框架之上运行高级 Keras 工作流程 - 随意受益于每个框架的优势，例如 JAX 的可扩展性和性能或 TensorFlow 的生产生态系统选项。

• 编写可在任何框架的低级工作流中使用的自定义组件（例如层、模型、指标）。

  • 您可以采用 Keras 模型，并在用本机 TF、JAX 或 PyTorch 从头开始编写的训练循环中对其进行训练。

  • 您可以采用 Keras 模型并将其用作 PyTorch 原生的一部分Module或 JAX 原生模型函数的一部分。

• 通过避免框架锁定，让您的 ML 代码面向未来。

• 作为 PyTorch 用户：终于可以使用 Keras 的强大功能和可用性了！

• 作为 JAX 用户：可以访问功能齐全、经过实战测试、文档齐全的建模和培训库。

github地址：

https://github.com/keras-team/keras

原文链接：

你一定要知道的深度学习的架构

Python学习项目： Keras 是一个基于 Python 的深度学习库，它具有简单、易用、灵活和高效的特点