pytorch lstm crf 代码理解重点

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pytorch lstm crf 代码理解重点

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

pytorch lstm crf 代码理解

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码详解

久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了.我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码. 看这个博客之前,我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG 这两部分内容都看完了之后,我就接着上面这位的博客继续讲,他讲的很好了,只是没有讲的更细致. 首先我们来看看Sco…

pytorch BiLSTM+CRF代码详解重点

一. BILSTM + CRF介绍 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介绍基于神经网络的方法,在命名实体识别任务中非常流行和普遍. 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层. 1.1开始之前我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名,与之相对应在我们的训练数据集中,有五类标签: B-Person, I- Person,B-Organization,I-Organization 假设句子x由五…

Faster RCNN代码理解（Python）

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址第一步,准备从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用…

linux io的cfq代码理解

内核版本: 3.10内核. CFQ,即Completely Fair Queueing绝对公平调度器,原理是基于时间片的角度去保证公平,其实如果一台设备既有单队列,又有多队列,既有快速的NVME,又有慢速的sas,各个磁盘都配置为CFQ的话,那么这个Completely Fair 明显无法保证,可能会演变为Completely unFair .所以nvme的盘,一般使用的是noop策略,因为一定时间之内的io,可能会下发很多给快速设备,也可能下发很少给慢速设备,这样就无公平可言了,吞吐量也不行.…