摘要:github地址:https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文地址:https://hangzhang.org/files/resnest.pdf 2020.06.23 张航视频讲解ResNeSt:https://www.bilibili.com/video 阅读全文
posted @ 2020-04-18 22:27 西西嘛呦 阅读(14453) 评论(3) 推荐(4) 编辑
摘要:模型创建相关代码 def create_model(bert_config, is_training, input_ids, input_mask, segment_ids, labels, num_labels, use_one_hot_embeddings, extras): """Create 阅读全文
posted @ 2021-04-08 16:21 西西嘛呦 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:接上一节加载数据(一) 上一节我们说到了 convert_single_example(ex_index, example, label_list, max_seq_length, tokenizer) 这个函数,里面又分别调用了: loc, mas, e1_mas, e2_mas = prepar 阅读全文
posted @ 2021-04-08 14:03 西西嘛呦 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:环境依赖 jdk、neo4j图数据库 neo4j具体的安装过程可以参考这里:https://cloud.tencent.com/developer/article/1387732 json数据 { "_id": { "$oid": "5bb578b6831b973a137e3ee6" }, "nam 阅读全文
posted @ 2021-04-06 21:43 西西嘛呦 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模型训练命令 python run_classifier.py \ --task_name=semeval \ --do_train=true \ --do_eval=false \ --do_predict=false \ --data_dir=$DATA_DIR/semeval2018/mult 阅读全文
posted @ 2021-03-17 17:13 西西嘛呦 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先要知道模型的地址 tensorflow版本的模型: https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-12.zip https://storage.googleapis.com/bert_models 阅读全文
posted @ 2021-03-17 14:38 西西嘛呦 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:【关系抽取-R-BERT】加载数据集 【关系抽取-R-BERT】模型结构 【关系抽取-R-BERT】定义训练和验证循环 相关代码 import logging import os import numpy as np import torch from torch.utils.data import 阅读全文
posted @ 2021-03-17 09:31 西西嘛呦 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模型的整体结构 相关代码 import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertPreTrainedModel class FCLayer(nn.Module): def __init__(self, i 阅读全文
posted @ 2021-03-16 16:19 西西嘛呦 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:认识数据集 Component-Whole(e2,e1) The system as described above has its greatest application in an arrayed <e1> configuration </e1> of antenna <e2> element 阅读全文
posted @ 2021-03-14 16:40 西西嘛呦 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:讲在前面 剑指offer上有这么一道题目: 题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是 阅读全文
posted @ 2021-03-08 14:44 西西嘛呦 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] 顺序旋转 def order_rotate(matrix): res = list(zip(*matrix)) res = [alist[::-1] for alist in res] return res re 阅读全文
posted @ 2021-03-05 16:25 西西嘛呦 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑