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摘要: 摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场。经常被用于序列标注,其中包括 阅读全文
posted @ 2019-07-15 17:04 交流_QQ_2240410488 阅读(1317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注,效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。 根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-condit 阅读全文
posted @ 2019-07-15 16:36 交流_QQ_2240410488 阅读(3453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接(竖着拼) C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接(横 阅读全文
posted @ 2019-07-15 15:03 交流_QQ_2240410488 阅读(5664) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上溢应该是想要表示的数超过了所能表示的最大值吧,下溢则应该是超过了最小值。这两个应该是带符号数的表示中的吧。 25 6 评论 分享 举报 上溢应该是想要表示的数超过了所能表示的最大值吧,下溢则应该是超过了最小值。这两个应该是带符号数的表示中的吧。 25 6 评论 分享 举报 上溢应该是想要表示的数超 阅读全文
posted @ 2019-07-15 14:44 交流_QQ_2240410488 阅读(1761) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)x seq_len, batch, input_sizeh0 num_layers× \times×num_directions, batch, hidden_sizec0 阅读全文
posted @ 2019-07-15 10:24 交流_QQ_2240410488 阅读(3526) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 gather squeeze expand sum contiguous softmax max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None)。对指定维进行索引。比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~ 阅读全文
posted @ 2019-07-14 21:52 交流_QQ_2240410488 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。 我的理解是: 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2, 阅读全文
posted @ 2019-07-14 21:45 交流_QQ_2240410488 阅读(11423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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 htt 阅读全文
posted @ 2019-07-14 21:27 交流_QQ_2240410488 阅读(1687) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了。我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码。 看这个博客之前,我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释 看完再看看这 阅读全文
posted @ 2019-07-14 21:16 交流_QQ_2240410488 阅读(867) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用。 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类 阅读全文
posted @ 2019-07-14 20:58 交流_QQ_2240410488 阅读(724) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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