摘要：
用google-research官方的bert源码（tensorflow版本）对新的法律语料进行微调，迭代次数为100000次，每隔1000次保存一下模型，得到的结果如下： 将最后三个文件取出，改名为bert_model.ckpt.data-00000-of-00001、bert_model.ckp 阅读全文
摘要：
1.中文语料常常遇到编码问题，将任意字符集文件转为utf-8编码 1 import chardet 2 import codecs 3 from django.utils.encoding import smart_text 4 5 def check_file_charset(file): #查看 阅读全文
摘要：
数据集的格式如下： datasets train文件夹（WA和WKY文件夹，里面分别存放了200张图片） test文件夹（WA和WKY文件夹，里面分别存放了100张图片） 每一张图片都有自己的文件名，train中WA的图片标签为0，WKY的图片标签为1。 1.构建Dataset 1 import o 阅读全文
摘要：
94.二叉树的中序遍历 给定一个二叉树，返回它的中序遍历。 实例： 输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,3,2] 递归版： 1 # Definition for a binary tree node. 2 # class TreeNode: 3 # def __ini 阅读全文
摘要：
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 1 from sklearn.metrics import confusion_matrix 2 3 #if y_true.shape=y_ 阅读全文
摘要：
我自己改进的模型为model（model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)），原模型为resnet50。 1.查看模型参数 现模型： 1 model_dict = model.state_dict() 2 for k,v in model_di 阅读全文
摘要：
详细理论部分可参考https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10862733.html BCELoss()和BCEWithLogitsLoss()的输出logits和目标labels（必须是one_hot形式）的形状相同。 CrossEntropyLoss() 阅读全文
摘要：
CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。 以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根 阅读全文
摘要：
导包： 1 import re 2 import math 3 import torch 4 import numpy as np 5 from random import * 6 import torch.nn as nn 7 import torch.optim as optim 8 impor 阅读全文
摘要：
导包： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.nn.functional as F 4 import torch.optim as optim 5 from torchvision import datasets, transfo 阅读全文