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posted @ 2020-02-17 10:25
高颜值的殺生丸
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''' 文本序列化 ''' class WordSequence(): UNK_TAG = "<UNK>" PAD_TAG = "<PAD>" UNK = 1 PAD = 0 def __init__(self): self.dict = { self.UNK_TAG:self.UNK, self. 阅读全文
posted @ 2020-02-16 22:56
高颜值的殺生丸
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""" 实现额外的方法 """ import re def tokenlize(sentence): """ 进行文本分词 :param sentence: str :return: [str,str,str] """ fileters = ['!', '"', '#', '$', '%', '&' 阅读全文
posted @ 2020-02-16 21:15
高颜值的殺生丸
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posted @ 2020-02-16 15:29
高颜值的殺生丸
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torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load('tensors.pt' 阅读全文
posted @ 2020-02-16 15:04
高颜值的殺生丸
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dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms impor 阅读全文
posted @ 2020-02-15 22:38
高颜值的殺生丸
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让模型接着上次保存好的模型训练，模型加载 #实例化模型、优化器、损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) if os.path.exists("./mo 阅读全文
posted @ 2020-02-15 21:42
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posted @ 2020-02-15 20:27
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新旧标准差的关系 阅读全文
posted @ 2020-02-15 18:21
高颜值的殺生丸
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import torch import numpy as np from torchvision.transforms import ToTensor t = torch.tensor(np.arange(24).reshape(2,4,3)) print(t) #HWC 转CHW print(t. 阅读全文
posted @ 2020-02-15 18:07
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