高颜值的殺生丸

2020年2月20日

摘要： import os file_path = os.path.dirname(__file__) os.path.exists(test_file.txt) 阅读全文

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摘要： out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) 阅读全文

posted @ 2020-02-20 18:14 高颜值的殺生丸阅读(1308) 评论(0) 推荐(0)

摘要：数据格式：分词后的句子+\t__label__+标签 fasttext_model.py from fasttext import FastText import numpy as np def get_data_path(by_word=True,train=True): if by_word: 阅读全文

posted @ 2020-02-20 00:05 高颜值的殺生丸阅读(1419) 评论(0) 推荐(0)

2020年2月19日

python中文语料分词处理，按字或者词cut_sentence

摘要： cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict(". 阅读全文

posted @ 2020-02-19 22:43 高颜值的殺生丸阅读(1835) 评论(0) 推荐(0)

fasttext 和pysparnn的安装

摘要：阅读全文

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2020年2月18日

pytorch 中序列化容器nn.Sequential

摘要：按下图顺序搭建以及执行阅读全文

posted @ 2020-02-18 15:07 高颜值的殺生丸阅读(304) 评论(0) 推荐(0)

pytorch LSTM情感分类全部代码

摘要：先运行main.py进行文本序列化，再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import c 阅读全文

posted @ 2020-02-18 10:15 高颜值的殺生丸阅读(3204) 评论(0) 推荐(0)

pytorch 文本情感分类和命名实体识别NER中LSTM输出的区别

摘要：文本情感分类：文本情感分类采用LSTM的最后一层输出比如双层的LSTM，使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(inp 阅读全文

posted @ 2020-02-18 10:09 高颜值的殺生丸阅读(548) 评论(0) 推荐(0)

2020年2月17日

windows 系统查看NVIDIA显卡GPU情况，nvidia-smi在windows上使用

摘要： cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi 当batch_size设置越大的时候，GPU加速越明显，但是batch_size设置太大的话，会影响训练效果阅读全文

posted @ 2020-02-17 23:12 高颜值的殺生丸阅读(1108) 评论(0) 推荐(0)

pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果，单向或双向

摘要：单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 inp 阅读全文

posted @ 2020-02-17 18:31 高颜值的殺生丸阅读(2324) 评论(0) 推荐(0)

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博主擅长python和c++，从事人工智能领域自然语言处理和图像识别方面的工作，欢迎大家来讨论交流

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