MachineTranslation

实现过程

rstrip():删除 string 字符串末尾的指定字符(默认为空格)。

语法:str.rstrip([chars])

参数:chars -- 指定删除的字符(默认为空格)

返回值:返回删除 string 字符串末尾的指定字符后生成的新字符串

str = "     HELLO WORLD     ";
print str.rstrip();
#" HELLO WORLD"

torchtext.vocab.vocab:Defines a vocabulary object that will be used to numericalize a field.

语法:torchtext.vocab.Vocab(counter, max_size=None, min_freq=1, specials=[''], vectors=None, unk_init=None, vectors_cache=None, specials_first=True)

参数:-counter:collections.Counter对象,保存在数据中找到的每个值的频率。

-max_size:词汇表的最大大小,默认无

-specials:将除了一个令牌前置到词汇特殊标记(例如,填充或EOS)的列表。默认值:['']

torch.expand与expand_as的区别

c = a.expand(3,2):张量a的size变为和括号内相同。但是数据不共享,也就是说a没有变化,只是c的size为torch.tensor([3,2])。

c = a.expand_as(b):把张量a的size变为和b相同,数据同样不共享。

a = torch.zeros((2, 3, 8))
b = torch.ones((3, 8))
b = b.unsqueeze(dim=0).expand_as(a) # shape torch.Size([2, 3, 8])
c = torch.cat((a, b), dim=2) # shape torch.Size([2, 3, 16])

[ DLPytorch ] 注意力机制&机器翻译的更多相关文章

  1. TensorFlow从1到2(十)带注意力机制的神经网络机器翻译

    基本概念 机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究.今天也取得了最显著的商业成果. 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典,能力更擅长于词或者短语的翻译.那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段, ...

  2. 机器翻译注意力机制及其PyTorch实现

    前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translat ...

  3. NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...

  4. Pytorch系列教程-使用Seq2Seq网络和注意力机制进行机器翻译

    前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutor ...

  5. (转)注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用

    注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度 ...

  6. 注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用

    注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了 ...

  7. 自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)

    自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力 ...

  8. TensorFlow LSTM 注意力机制图解

    TensorFlow LSTM Attention 机制图解 深度学习的最新趋势是注意力机制.在接受采访时,现任OpenAI研究主管的Ilya Sutskever提到,注意力机制是最令人兴奋的进步之一 ...

  9. 深度学习之注意力机制(Attention Mechanism)和Seq2Seq

    这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制. ...

随机推荐

  1. C++算法导论第九章O(n)期望选择序列第i小的数字

    #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<time.h> usi ...

  2. Anaconda的安装及tensorflow和各个库的安装

    首先,在anaconda官网https://www.anaconda.com/download/下载想要的版本,2.7或者3+,建议用3.0以上的版本,因为相对来说,功能更加的多样. 下载完成后将安装 ...

  3. TCP/IP详解,卷1:协议--1

    引言 很多不同的厂家生产各种型号的计算机,它们运行完全不同的操作系统,但 T C P / I P 协议 族允许它们互相进行通信.这一点很让人感到吃惊,因为它的作用已远远超出了起初的设想. T C P ...

  4. AcWing 858. Prim算法求最小生成树 稀疏图

    //稀疏图 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace ...

  5. 调用 flutter 第三方时间组件

    https://pub.flutter-io.cn/packages/flutter_cupertino_date_picker flutter_cupertino_date_picker: ^1.0 ...

  6. C语言创建共享库(动态库)步骤

    C语言创建共享库(动态库)步骤: 创建sth.c,共享库源文件: //sth.c库源程序 unsigned long long sth(unsigned int x, unsigned int y) ...

  7. django之关系及查询,数据类型,约束,分页

    目录 关系 数据列类型 数据类型的约束 分页 关系 1. 一对一(水平分表) 母表: UserInfo id name age 子表: private id salary sp 创建模型语句: cla ...

  8. 拿到别人的Django程序如何在本地RUN起来

    在Pycharm IDE下 Edit Configurations 1.检查Python interpreter 2.检查 Working directory 3.Settings 数据库配置

  9. Vue-项目搭建时的常用配置

    1.Vue静态资源存放的选择 assets: 编译过程中会被webpack处理理解为模块依赖,只支持相对路径的形式,assets放可能会变动的文件.static: 存放第三方文件的地方,不会被webp ...

  10. 「SDOI2009」虔诚的墓主人

    传送门 Luogu 解题思路 离散化没什么好说 有一种暴力的想法就是枚举每一个坟墓,用一些数据结构维护一下这个店向左,向右,向上,向下的常青树的个数,然后用组合数统计方案. 但是网格图边长就有 \(1 ...