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ホーム » HuggingFace Diffusers » HuggingFace Diffusers 0.2 : Stable Diffusion (テキスト-to-画像変換) HuggingFace Diffusers 0.2 : Stable Diffusion (テキスト-to-画像変換) (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 09/01/2022 (v0.2.4) * 本ページは、HuggingFace Diffusers の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです: Stable Diffusion * サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。 * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しい
2. 入力と出力を定義する NLP モデルを構築するための最初のステップはその入力と出力を定義することです。AllenNLP では、各訓練サンプルは Instance オブジェクトで表されます。Instance は一つまたはそれ以上の Field から成り、そこでは各 Field はモデルで使用されるデータの一つのピースを表します、入力か出力としてです。Field は tensor に変換されてモデルに供給されます。Reading Data 章 はテキストデータを表す Instance と Field を使用することについての詳細を提供します。 テキスト分類については、入力と出力は非常に単純です。モデルは入力テキストを表す TextField を取りそのラベルを予測します、これは LabelField で表されます : # Input text: TextField # Output la
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