pytorch seq2seq模型中加入teacher_forcing机制

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pytorch seq2seq模型中加入teacher_forcing机制

在循环内加的teacher forcing机制,这种为目标确定的时候,可以这样加. 目标不确定,需要在循环外加. decoder.py 中的修改 """ 实现解码器 """ import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random class Decoder(nn.Module)…

pytorch seq2seq闲聊机器人加入attention机制

attention.py """ 实现attention """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import config class Attention(nn.Module): def __init__(self,method="general"): super(Attention,self).__init__() ass…

pytorch seq2seq模型示例

以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 """ test """ import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable # 创建字典 seq_data = [['man', 'women'], ['black', 'white'], ['king', 'que…

分布式系统读写模型中的Quorum机制

分布式系统的设计中会涉及到许多的协议.机制用来解决可靠性问题.数据一致性问题等,Quorum 机制就是其中的一种.我们通过分布式系统中的读写模型来简单介绍它. 分布式系统中的读写模型分布式系统是由多个节点(指代一台服务器.存储设备等)构成,由于网络异常.宕机等节点并不能保证正常工作,特别是在节点数量很大的时候,出现异常状况的节点几乎是肯定的.为了保证系统的正常运行,能够提供可靠的服务,分布式系统中对于数据的存储采用多份数据副本(注:这里的副本并非只用来备份,它可参与提供系统服务)来保证可靠性,…

pytorch seq2seq模型训练测试

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS>&…

Seq2Seq模型与注意力机制

Seq2Seq模型基本原理核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列编码输入解码输出解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法最核心部分,大部分的改进贪心法选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束计算代价低局部最优解集束搜索(Beam Search) 启发式算法保存beam size个当…

深度学习之seq2seq模型以及Attention机制

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…