[PyTorch] pytorch-lightning 套件介紹
PyTorch Lightning 是把原生 PyTorch 封裝得更高級的框架套件，就像是 Keras 之於 Tensorflow 一樣（雖然 Keras 能支援的後端我記得是不少的）。
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[PyTorch] 保存優化器（optimizer）來接續訓練模型
我一直以來都希望能夠保存 PyTorch 訓練模型時所使用的優化器（optimizer），以便能夠在模型結束訓練之後，繼續往下訓練；一般來說，如果是要做遷移學習、微調模型（fine-tune），那麼並不需要特別將上一次訓練的優化器保存下來。
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[Machine Learning] CodeBERT 使用方法與介紹（附範例程式碼）
簡介
CodeBERT 這一預訓練模型（pre-trained model）提出自《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》。
Read More »[Machine Learning] CodeBERT 使用方法與介紹（附範例程式碼）[Machine Learning] MAE 指標介紹與程式實作
平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）是一個非常有名且基礎的評估指標，通常會出現在機器學習入門課的第一堂課、或第 N 堂 —— 這須視乎你的老師怎麼安排教材。不過對我而言，它就像瑪利歐在關卡 1-1 出發後的第一隻蘑菇怪一樣的存在。
Read More »[Machine Learning] MAE 指標介紹與程式實作[PyTorch] 使用 Keras 風格進度條的套件： pkbar
前言
pkbar 是最近在閱讀他人對於 pointer-generator network 實現時意外看到的一種『進度條』實現方法，號稱可以在 PyTorch 上使用 Keras 風格的進度條。 的確，Keras 預設的進度條還滿淺顯易懂，比起需要自己去印出進度條的 PyTorch 來說使用上更加快速。
當然，其實不僅是可以在 PyTorch 框架的程式碼中使用，也可以在任何迴圈中使用。
Read More »[PyTorch] 使用 Keras 風格進度條的套件： pkbar[PyTorch] 應用 Early stopping 技術讓模型在較好的收斂時間點停止訓練
Early stopping 是一種應用於機器學習、深度學習的技巧，正如字面上的意思 —— 較早地停止。在進行監督式學習的過程中，這很有可能是一個找到模型收斂時機點的方法。
Read More »[PyTorch] 應用 Early stopping 技術讓模型在較好的收斂時間點停止訓練[PyTorch] 使用 random_split() 函式切割資料集
在使用 PyTorch 搭建深度學習環境的時候，若是我們有著切割資料集的需求（比方說將訓練資料切出驗證資料），在將資料封裝成 PyTorch 的 dataset 物件時，我們便可以透過 PyTorch 內建的切割函式 —— random_split() 來做到切割資料集。
[PyTorch] 設置種子參數重現模型訓練結果
PyTorch 是一個經常用於架構深度學習的框架，從名字就可以看出，是使用 Python 語法來調用的。PyTorch 封裝了各式各樣常用於深度學習的函式、神經網路、模型架構，使用上非常方便。
Read More »[PyTorch] 設置種子參數重現模型訓練結果[PyTorch] 如何使用 squeeze() 和 unsqueeze() 函式去改變張量形狀
在剛開始接觸 PyTorch 這個框架時，為了逐漸掌握 PyTorch 搭建模型的方法，我閱讀、執行過許多官方教學文件上的範例程式。那個時候，經常能在範例程式當中見到 squeeze()、unsqueeze() 等函式，卻不太明白這兩個函式究竟有什麼樣的用途。
[PyTorch] 使用 view() 和 permute() 轉換維度
PyTorch 是一個基於 Python 的深度學習框架，我們可以藉由 PyTorch 所包裝好的模組、函式，輕易地實作我們想要實現的模型架構。而說到深度學習，就不得不提到使用 GPU 的平行化運算，提到 GPU 的平行化運算，就一定得說到我們得將輸入神經元的『維度』固定，好實現平行化運算。
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