08 2020 档案

摘要:1.首先,插入2×6表格,并填好内容 2.选中表格,右击选择“表格属性” 3.选择“边框和底纹”,保留表格上下框线 此时,表格会变为: 4.制作表头 选中表格第一行,右击选择“表格属性”——>选择“边框和底纹”; 选择下框线,在选择应用于“单元格”,这样,三线表基本完成了。 此时,表格会变为: 5. 阅读全文
posted @ 2020-08-26 20:23 雨后观山色 阅读(1974) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.三个核心函数 介绍一系列关于 PyTorch 模型保存与加载的应用场景,主要包括三个核心函数: (1)torch.save 其中,应用了 Python 的 pickle 包,进行序列化,可适用于模型Models,张量Tensors,以及各种类型的字典对象的序列化保存. (2)torch.load 阅读全文
posted @ 2020-08-19 18:05 雨后观山色 阅读(4878) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.函数自动注释 定义函数/方法后,输入三引号, 按回车, 自动填充参数的注释及返回值 阅读全文
posted @ 2020-08-11 20:01 雨后观山色 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.Conv3d class torch.nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) Parameters: in_channels(i 阅读全文
posted @ 2020-08-10 09:20 雨后观山色 阅读(12700) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.View函数 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[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要v 阅读全文
posted @ 2020-08-09 10:50 雨后观山色 阅读(2291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.LSTM+CRF概述 对于命名实体识别来讲,目前比较流行的方法是基于神经网络,例如,论文[1]提出了基于BiLSTM-CRF的命名实体识别模型,该模型采用word embedding和character embedding(在英文中,word embedding对应于单词嵌入式表达,charac 阅读全文
posted @ 2020-08-04 15:09 雨后观山色 阅读(5979) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,为什么这么说呢,举个例子:在做分类的训练的时候,如果一个样本属于第K类,那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1,而其他节点的输出都为0,即[0,0,1,0,….0,0],这个数组也就是样本 阅读全文
posted @ 2020-08-03 18:20 雨后观山色 阅读(1500) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.LSTM模型参数说明 class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为Tru 阅读全文
posted @ 2020-08-03 14:55 雨后观山色 阅读(4492) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.model.train()与model.eval()的用法 看别人的面经时,浏览到一题,问的就是这个。自己刚接触pytorch时套用别人的框架,会在训练开始之前写上model.trian(),在测试时写上model.eval()。然后自己写的时候也就保留了这个习惯,没有去想其中原因。 在经过一番 阅读全文
posted @ 2020-08-03 09:35 雨后观山色 阅读(14983) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要:1.RNN的构造过程 RNN是一种特殊的神经网路结构,其本身是包含循环的网络,允许信息在神经元之间传递,如下图所示: 图示是一个RNN结构示意图,图中的 表示神经网络模型, 表示模型的输入信号, 表示模型的输出信号,如果没有 的输出信号传递到 的那个箭头, 这个网络模型与普通的神经网络结构无异。那么 阅读全文
posted @ 2020-08-01 10:53 雨后观山色 阅读(1278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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