pytorch 环境地址 Read More
一:学习了LSTM和CNN LSTM 选择性地记忆之前地信息，利用了各种门控CNN : 卷积核 进行卷积 得到 n-f+1)*(n-f+1) 会导致图像缩小边缘信息消失 所以进行padding ，padding完后，然后卷积可以的得到和原来一样地维度图像n+2p-f+1)*(n+2p-f+1) 卷积 Read More
折腾了4days，把foil it find mismathes论文看的差不多了吧，很自大的自己竟然只花一天的时间就给老师讲这篇论文去，然后被老师批回来重新读，哈哈哈哈想想就搞笑 这篇论文的目的，就是利用自己扩大数据集（MS-COCO）形成的新数据集，用数据集来测试视觉-语言模型（给模型一张图片，输 Read More
看了：贝叶斯算法：可以用于分类，给出多个元祖，每个元组有自己的属性，根据训练出来的概率，可以将其分类https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50441927 隐马尔科夫模型，那些计算公式真的好长，看不下去的感觉，知道有两个重要的点：（1） Read More
将句子中省略标记去掉，并修改标记文件中的对应位置的下标值。 在此过程中，发现，del 和remove的不同： del 按照准确位置删除 remove（s） 只要符合的，都会删除掉。 一般遍历删除时，需要倒叙删除，这样在python中，删除比较安全，不然会导致漏删（根本原因正序删的时候，下标错乱，导致 Read More
实现的效果如上所示： (1)总共几千个文件，遍历文件的关键代码： 1 files = os.listdir(src_path) # 得到文件夹下的所有文件名称 2 for file in files: # 遍历文件夹 3 if not os.path.isdir(file): # 判断是否是文件夹， Read More
1. 定义矩形scheme ret 得到一个bach_sizes数组 {'min_length': 8, 'window_size': 720, 'shuffle_queue_size': 270, 'boundaries': [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 1 Read More
自己研究的内容大体有了具体的内容。 1. 方向词对齐翻译。 2. 针对词对齐翻译的内容，查找src 与target翻译错误的句子 3. 针对翻译错误的2个句子进行定位 4.对翻译有误的词进行替换或者删除，再次检测替换是否正确，或者删除是否通顺。 看起来很简单的task，希望做起来也简单。。哈哈哈哈 Read More
跑tensorflow程序-- 跑程序：三个主要步骤 --忘记之前有没有写，自己写了一个文档。 服务器的主要操作命令: 2. 进入data 3. 在本节点上面从一个文件夹复制到另一个文件夹 4. 查看哪个GPU空闲 5.跑的过程: 要跑到明天晚上才能结束。。。。。 一天的成果。。。。。。回家。。。。 Read More
今天师兄将transformer中的数据预处理部分讲了一下。 数据准备: train.en train.cn 一个英文的语料，一个中文的语料 语料中是一些一行行的语句 目标：将语料中的词抽取出来，放在一个词表里。词表里是序号+词 其次，将train中的语句形成数字序列 比如：today在词表中的id Read More