bart专题
NLP-文本摘要：利用预训练模型进行文本摘要任务【transformers：pipeline、T5、BART、Pegasus】
一、pipeline 可以使用pipeline快速实现文本摘要 from transformers import pipelinesummarizer = pipeline(task="summarization", model='t5-small')text = """summarize: (CNN)For the second time during his papacy, Pope Fr
NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART
来源：Deephub Imba本文约8400字，建议阅读15分钟本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略。 本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。 NLP（自然语言处理）
获取CNN/DM适用于评估Bart的格式的数据集（类似于test.source、test.source.tokenized）
项目场景： 复现文本摘要任务评估CNN/DM数据集 问题描述 abisee老哥的代码获取的是bin格式的数据集 时间久远，一些依赖的配置版本难以复现 笔者需要能评估Bart 格式的数据集 形式类似于test.source、test.source.tokenized 解决方案： 经过坚持不懈的爬楼找到了有用的生成代码，并且测试成功，故此记录一下 首先指路github地址
【Hugging Face】解决BART模型调用时KeyError: ‘new_zeros‘的问题
错误代码： tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("philschmid/bart-large-cnn-samsum")model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("philschmid/bart-large-cnn-samsum")model.eval()model.to("cuda")loss
BART - 磁共振重建库 linux系统安装 MATLAB 使用
本文主要介绍如何在linux系统中安装伯克利大学的磁共振重建库BART 和在matlab中的配置使用。 安装必要的库 （linux 命令行） $ sudo apt-get install make gcc libfftw3-dev liblapacke-dev libpng-dev libopenblas-dev 下载编译BART 文件 （官网链接：BART Toolbox）
BART non-Cartesian 重建：并行成像 压缩感知
本文主要使用并行成像和压缩感知方法实现non-Cartesian MRI 数据的重建。 目录 1 自定义MRI kspace trajectory 2 自定义该 trajectory下的多通道MRI数据 3 使用NUFFT 直接做欠采样数据的重建
BART 并行成像压缩感知重建：联合重建
本文使用 variavle-density possion-disc 采样的多通道膝盖数据进行并行重建和压缩感知重建。 0 数据欠采样sampling pattern 1 计算ESPIRiT maps % A visualization of k-space dataknee = readcfl('data/knee');ksp_rss = bart('rss 8', k