以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 """ test """ import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable # 创建字典 seq_data = [['man', 'women'], ['black', 'white'], ['king', 'que…

在循环内加的teacher forcing机制,这种为目标确定的时候,可以这样加. 目标不确定,需要在循环外加. decoder.py 中的修改 """ 实现解码器 """ import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random class Decoder(nn.Module)…

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[int,int,int] """ PAD_TAG = "<PAD>" UNK_TAG = "<UNK>" SOS_TAG = "<SOS>&…

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch…

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环…

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

PyTorch 自动微分示例 autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心.首先简要地介绍,然后训练第一个神经网络.autograd 软件包为 Tensors 上的所有算子提供自动微分.这是一个由运行定义的框架,以代码运行方式定义后向传播,并且每次迭代都可以不同.从 tensor 和 gradients 来举一些例子. 1.TENSOR torch.Tensor 是包的核心类.如果将其属性 .requires_grad 设置为 True,则会开始跟踪针对 tensor 的所有操作…

pytorch生成对抗示例 本文对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认识,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题.图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同.通过图像分类器上的示例探讨该主题.使用第一种也是最流行的攻击方法之一,即快速梯度符号攻击算法(FGSM)来迷惑 MNIST 分类器. 1.威胁模型 对于上下文,有许多类别的对抗性攻击,每种攻击具有不同的目标和对攻击者知识的假设.总体目标是向输入数据添加最少量的扰动,引起期望的错误分类.对攻击者的知识有几种假设,其中两种是:白盒子和黑盒子.白盒…

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据…

RNN,LSTM,seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测,本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用. 1. seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一.Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,顾名思义,其输入是一个序列,输出也是一个序列,例如输入是英文句子,输出则是翻译的中文.seq2seq 可以用在很多方面:机器翻译.QA 系统.文档摘要生成.Image Captioning (图片描述生成器). 2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文…

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade…

LVS类型: NAT:-->(DNAT) DR TUN FULLNAT LVS的常见名词解释 CIP<-->VIP--DIP<-->RIP Direct Routing:直接路由 负载均衡层(Loader Balancer),它就是我们所说的的Director RS real server :真实提供服务的计算机 VIP:Virtual IP(VIP)address:Director用来向客户端提供服务的IP地址 RIP:Real IP (RIP) address:集群节点(…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348 更新:感谢@Gang He指出的代码错误.get_batches函数中第15行与第19行,代码已经重新修改,GitHub已更新. 前言 好久没有更新专栏,今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现,我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq,主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构. 最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder.Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过…

一.seq2seq架构图 seq2seq模型左边绿色的部分我们称之为encoder,左边的循环输入最终生成一个固定向量作为右侧的输入,右边紫色的部分我们称之为decoder.单看右侧这个结构跟我们之前学习的语言模型非常相似,如下: 唯一不同的是,语言模型的输入a<0>是一个零向量,而seq2seq模型decoder部分的输入是由encoder编码得到的一个固定向量.所以可以称seq2seq模型为条件语言模型p(y|x). 语言模型生成的序列y是可以随机生成的,而seq2seq模型用于到机器翻译…

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构 常用的四种结构 带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码 一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode…

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入…

Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计,以及复杂的语法结构来完成的.基于序列的方式,可以看成两步,分别是 Encoder 与 Decoder,Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量,然后 decoder根据这个向量来预测翻译的结果. encoder 阶段 encoder 阶段面临的一个问题是,对于输入语句,语句的长度往往是不固定的,但是我们训练神经网络往往都是要固定长度的向量.所以如何解决这个问题是 encoder阶段的关键.我们通常使用多…

Seq2Seq模型 基本原理 核心思想:将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列 编码输入 解码输出 解码第一步,解码器进入编码器的最终状态,生成第一个输出 以后解码器读入上一步的输出,生成当前步输出 组成部件: Encoder Decoder 连接两者的固定大小的State Vector 解码方法 最核心部分,大部分的改进 贪心法 选取一种度量标准后,在当前状态下选择最佳的一个结果,直到结束 计算代价低 局部最优解 集束搜索(Beam Search) 启发式算法 保存beam size个当…

注意力机制 在"编码器-解码器(seq2seq)"⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息.当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态.将源序列输入信息以循环单位状态编码,然后将其传递给解码器以生成目标序列.然而这种结构存在着问题,尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息,所以随着所需翻译句子的长度的增加,这种结构的效果会显著下降…

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorF…

2019-09-10 19:29:26 问题描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法? 问题求解: Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过编码解码生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译.语音识别.自动对话等任务.在Seq2Seq模型提出之前,深度学习网络在图像分类等问题上取得了非常好的效果.在深度学习擅长的问题中,输入和输出通常都可以表示成固定长度的向量,如果长度稍微有了一点变化,会使用补零的操作.然而像前面提到的几个问题,其序列长度事先并不知道.因此如何突破先…

注意力机制 在"编码器-解码器(seq2seq)"⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息.当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态.将源序列输入信息以循环单位状态编码,然后将其传递给解码器以生成目标序列.然而这种结构存在着问题,尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题,对于较长的句子,我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息,所以随着所需翻译句子的长度的增加,这种结构的效果会显著下降…

decoder.py """ 实现解码器 """ import heapq import torch.nn as nn import config import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import random from chatbot.attention import Attention class Decoder(nn.Module): def __i…

attention.py """ 实现attention """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import config class Attention(nn.Module): def __init__(self,method="general"): super(Attention,self).__init__() ass…

cut_sentence.py """ 实现句子的分词 注意点: 1. 实现单个字分词 2. 实现按照词语分词 2.1 加载词典 3. 使用停用词 """ import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging stopwords_path = "../corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip() fo…

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分…