02 2022 档案
摘要：csdn CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLoss LogSoftmax等价于softmax+log # 首先定义该类 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() #然后传参进去 loss(input, target) input维度
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摘要：label_to_id: B-LOC 0 B-ORG 1 B-PER 2 I-LOC 3 I-ORG 4 I-PER 5 O 6 dict->txt with open('data/label_dict.txt', 'w') as dict_f: for k, v in label_to_id.it
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摘要：logit[2,3] tensor(0.6992, device='cuda:0', grad_fn=<SelectBackward>) logit[[2,3]] tensor([[ 0.0344, -0.3932, -0.1510, 0.6992, -0.1125, 0.1510, -0.1140
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摘要：讲解 对比学习论文中出现： # compute logits # Einstein sum is more intuitive # positive logits: Nx1 l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1) # negati
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摘要：取参数： g=model.named_parameters() parm={} for name,parameters in model.named_parameters(): print(name,':',parameters.size()) parm[name]=parameters.detac
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摘要：parser.add_argument("--flag", action="store_true", help="Run or not.") 当你不输入 --flag 的时候，默认为 False；输入 --flag 的时候，才会触发 True 值。【符合常理】 当然用方式，反过来也可以指定 acti
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