在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，如PyTorch、tensorflow等，但是可能每个人、每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。这会造成很多不必要的麻烦，管理也相当混乱。使用虚拟环境可以避免这种麻烦。
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HE D.H.
Deep Learning; NLP; AIGC
获取Bert的三个输入
Bert的三个输入：input_ids, attention_mask和token_type_ids。可以自己写函数来实现，也可以调用Transformers的API来实现。
more >>基于PyTorch的BERT中文分类模型
本文利用了transformers中的BertModel，对部分cnews数据集进行了文本分类，用来对BERT模型练手还是不错的。
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DEEP LEARNING WITH PYTORCH
原文：DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ
作者：Soumith Chintala
本文的目标：
在高水平之上理解PyTorch的Tensor库和神经网络
训练一个小型的神经网络用于图像分类
本文假设读者基本熟悉numpy库，并确保已经安装了torch和torchvision包
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