概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标         上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型.但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务.具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示. 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本. 使用imdb-review数据集验证文本分类模型. 使用一个古诗数据集验证文本生成模型.         这阶段涉及到的代码比

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

#coding:utf-8 ''' Python生成二维码 v1.0 主要将文本生成二维码图片 测试一:将文本生成白底黑字的二维码图片 测试二:将文本生成带logo的二维码图片 ''' __author__ = 'Xue' import qrcode from PIL import Image import os #生成二维码图片 def make_qr(str,save): qr=qrcode.QRCode( version=4, #生成二维码尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

今天试了文本生成框架texar https://github.com/asyml/texar 这个texar框架里面,也有端到端的实现 pwd /Users/huihui/git/ git clone https://github.com/asyml/texar.git cd texar python3 -m venv env source env/bin/activate pip install texar pip install . cd examples/hierarchical_dial

转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重: net = SNet() net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl")) 这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的: torch.save(net.state_dict(), &qu

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

注:参数content为生成二维码bitmap的内容,该二维码bitmap在和文本title组合生成一个新的bitmap package info.ecloud.merchant.util; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import android.graphics.Paint; import android.graphics.Rect

https://github.com/shawnwun/RNNLG 数据集 给出了4个行业的语料,餐馆.酒店.电脑.电视,及其组合数据. 数据格式 任务 根据给定格式的命令,生成自然语言. 方法.模型.策略 作者给出了5种模型,2种训练(优化)策略.2种解码方式 * Model - (knn) kNN generator: k-nearest neighbor example-based generator, based on MR similarty. - (ngram) Class-base

[哪个地方做什么的哪家靠谱?地名词库行业.业务词库]苏州做网络推广的公司哪家靠谱?苏州镭射机维修哪家最专业?昆山做账的公司哪家比较好广州称重灌装机生产厂家哪家口碑比较好 [含有专家知识]郑州律师哪个好,如何判断合同是否有效? [哪个地方有做什么的?]广东哪里有专业的全铝书柜定制?苏州吴中越溪哪里有通过率较高的会计培训班? [2-gram] 行业 属性 通过 “2-gram”实现,“动词+名词” 昆山注册公司哪家专业? 注册公司 {'words': '大型\t雕铣机\t哪个\t牌子\t好\t?',

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(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:

方法很简单,你只需要将模型最后的全连接层改成Dropout即可. import torch from torchvision import models # load data x, y = get_data() ... model = models.VGG16(pretrained=True) model.classifier = torch.nn.Dropout() feature = model(x) over. MARSGGBO♥原创 2019-3-5

1.直接使用默认程序里的下载方式,往往比较慢: 2.通过修改源代码,使得模型加载已经下载好的参数,修改地方如下: 通过查找自己代码里所调用网络的类,使用pycharm自带的函数查找功能(ctrl+鼠标左键),查看此网络的加载方法,修改model.load_state_dict()函数. 例如:vgg16.load_state_dict(torch.load('vgg16-397923af.pth'))

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