单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

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!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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首先,我们定义好一个LSTM网络,然后给出一个句子,每个句子都有很多个词构成,每个词可以用一个词向量表示,这样一句话就可以形成一个序列,我们将这个序列依次传入LSTM,然后就可以得到与序列等长的输出,每个输出都表示的是一种词性,比如名词,动词之类的,还是一种分类问题,每个单词都属于几种词性中的一种. 我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用.如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这样我们需要特别高维的词向量,但是对于LSTM,它有着一个记忆的特性,这样我们就能够通过这个单词前面

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

Shell 从日志文件中选择时间段内的日志输出到另一个文件 情况是这样的,某系统的日志全部写在一个日志文件内,所以这个文件非常大,非常长,每次查阅的时候非常的不方便.所以,相关人员希望能够查询某个时间段内的日志.我简单些了一个脚本来实现了这个效果. 不过我的实现不是最佳方案,性能上还有很大的优化空间,但我目前水平有限,没有想到更好的方法. 分析日志 5074400:2017-08-01T01:34:22.724252+00:00 test_rest_1.test_default bpmn_tes

如何编写一个可以 下载(或叫:爬取)一个网页 的网络爬虫 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 简介 编写网络爬虫的第一步就是下载网页,这个过程叫做: 爬取 . 二 . 准备工作 要想爬取网站,首先要将网站下载下来.我们使用 Python 内置

问一个简单shell问题,将grep的输出赋值给一个变量 用grep命令得到的输出赋值给一个变量不成功. grep命令如下: 代码: $ grep -c '^abc' file.txt 输出为22,表示file.txt中以abc开头的行的数目. 现在将输出赋值给一个变量: 代码: myvar=`grep -c '^abc' file.txt` 得到的$myvar值为0,貌似是将命令的返回状态值付给了变量,而不是命令的输出内容. 但是用myvar=`pwd`是没有问题的,输出付给了变量.是不是gr

Shell 命令行 从日志文件中根据将符合内容的日志输出到另一个文件 前面我写了一篇博文Shell 从日志文件中选择时间段内的日志输出到另一个文件,利用循环实现了我想要实现的内容. 但是用这个脚本的同事很郁闷,因为执行时间比较长,越大的文件越长.于是找我,问我能不能实现一个更快的方案. 我想了一下,觉得之前的设计是脱裤子放屁,明明有更加简单的实现方法. 想办法获得我要截取的内容的开始的行号,然后再想办法获得我想截取的文件的结尾的行号,然后用两个行号来进行截断文件并输出.就可以实现这个效果了. 不

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,:,:

下面有一段代码: public class Main {     public static void main(String[] args) {                   Integer i1 = 100;         Integer i2 = 100;         Integer i3 = 200;         Integer i4 = 200;                   System.out.println(i1==i2);         System.o

package text; public class MethodOverload { public static void main(String[] args) { Integer i1=100; Integer j1=100; System.out.println(i1==j1); Integer i2=129; Integer j2=129; System.out.println(i2==j2); } } 运行结果 输出结果表明i1和i2指向的是同一个对象,而i3和i4指向的是不同的对象

先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的

爬取目标站点里所有的网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python语言版本:Python 3.5.0 V 使用的编程Python的集成开发环境:PyCharm 2016 04 一 . 首先你要知道如何编写一个可以下载一个网页的网络爬虫 请见博客:如何编写一个可以 下载一个网页 的网络爬虫. 二 . 教你三种方法,来爬取目标站点中所有的网页 方法一: 使用 目标站点的网络地图文件 来爬取里面的所有链接的网页. 方法二: 使用 网页的ID索引号 来爬取一个站点子目录下的所有网页. 方法

取xpath最后一个book元素 book[last()] 取xpath最后第二个book元素 book[last()-1]

package com.swift; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; public class IO_sort_content { public static void main(String[] args) { /* * 已知文件 a.txt 文件中的内容为“bcde

最近写了个单元测试,递归调用方法,把同一个文件夹里所有的txt合并输出到一个txt文件.参考了两个博客,分别是已有的方法,还有个就是检测txt文件所用编码的技术贴.如果不检测txt文件的编码,那么转换出的txt文件大概率会乱码.一开始尝试UTF-8和GBK等编码格式转换后都是乱码,一度以为是方法的问题.后来检测到原txt的编码是 UTF-16LE...这才转换成功. 第一部分是参考了https://www.cnblogs.com/braveym/p/10810153.html,加入了递归调用 i

通过阅读本文你可以更好的理解两个知识点: 1.#{}与${}在实际项目中的使用,避免在项目中使用不当造成不可预知的Bug; 2.MySQL中in里面如果是字符串的话,为什么只取第一个对应的数据,eg: in ("5,6,7"); ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 快过年了,项目决定年后上线,在修Bug阶段

一.取模操作 public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i <= 20; i++) { int j = i % 11; System.out.println(i + "%11的结果——" + j); } } 1%11的结果——1 2%11的结果——2 3%11的结果——3 4%11的结果——4 5%11的结果——5 6%11的结果——6 7%11的结果——7 8%11的结果——8 9%11的结果——9 10%

这个小案例的话我是存放在我的github 上. 下面给出链接自己可以去看下,也可以直接下载源码.有具体的说明 <Java网页抓取>