随笔分类 - A---pytorch框架
摘要：笔记摘抄：https://blog.csdn.net/qq_36429555/article/details/118547133 定义网络 # 定义一个简单的网络 class net(nn.Module): def __init__(self, num_class=10): super(net, s
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摘要：https://www.i4k.xyz/article/Sophia_11/119950262
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247537696&idx=4&sn=4db4f54f831277c05e63b9c1df4ca75a&chksm=ebb76cf4dcc0e5e254f0b76fddcab79008837
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摘要：: nlp = spacy.load('en') depend = [] depen
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摘要：nn.Parameter和F.linear class TextRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size = 768, hidden_size = 164, output_size = 768, n_layers = 1, dropout = 0.1
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摘要：https://github.com/hujinsen/pytorch_VAE_CVAE/blob/master/CVAE.ipynb
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摘要：class LayerNorm(nn.Module): #层归一化 "Construct a layernorm module (See citation for details)." def __init__(self, features, eps=1e-6): super(LayerNorm,
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摘要：https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html
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摘要：from thop import profile class Test(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_szie): super(Test, self).__init__() self.out = nn.Linear(input_s
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摘要：笔记 import logging def create_logger(fp): #打印日志的时间、日志级别名称、日志信息 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s
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摘要：学习率预热 在预热期间，学习率从0线性增加到优化器中的初始lr。 在预热阶段之后创建一个schedule，使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0 Parameters optimizer (Optimizer) – The optimizer for which to schedule the
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摘要：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--dataset-type', type=st
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摘要：1. 查看模型每层输出详情 from torchsummary import summary summary(your_model, input_size = (channels, H, W)) input_size是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。 2. 梯度裁剪 import torch
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摘要：参考博客1 参考博客2 在PyTorch中，有一些对Tensor的操作不会真正改变Tensor的内容，改变的仅仅是Tensor中字节位置的索引。这些操作有： narrow(), view(), expand(), transpose() 例如执行view操作之后，不会开辟新的内存空间来存放处理之后的
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摘要：笔记摘抄 笔记 import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms, datasets import visdom 1.
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摘要：笔记摘抄 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码：jqq8 数据格式如图： 导包： import os import sys import math from collections import Counter import
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摘要：全部代码 已训练模型 1. 聊天机器人综合介绍 1.1 知识点 1.2 聊天机器人分类 1.21 从领域划分 固定领域(技术支持) 固定领域(天气查询) 开放领域(娱乐助手) 1.22 从模式划分 检索模式 应用： 简单原理： 生成模式 应用： 简单原理： 1.23 从功能划分 问答型聊天机器人 任
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