1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b

Pytorch官网的解释是:一个保存了固定字典和大小的简单查找表.这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们.模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入. torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 个人理解:这是一个矩阵类,里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大

自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable word_to_id = {'hello':0, 'world':1} embeds = nn.Embedding(

一.nn.Embedding.weight初始化分布 nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布  ,即均值$\mu=0$,方差$\sigma=1$的正态分布. 论据1——查看源代码 ## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码) import torch from torch.nn.parameter import Parameter from .module import Module from .. import functional as F

pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小 padding_idx (int, optiona

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到.   当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

import tensorflow as tf; A = [[0.8,0.6,0.3], [0.1,0.6,0.4],[0.5,0.1,0.9]] B = [0,2,1] out = tf.nn.in_top_k(A, B, 2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(sess.run(out)) tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类

花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有: 1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差,因为它只学习到了人脸的特征,而没有能够学习到自然界图片的特征: 2)压缩后数据是有损的,这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息: 到了2012年

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等,返回一个bool类型的张量,tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果,大小就是预测样本的数量乘以输出的维度,类型是tf.float32等.target就是实际样本类别的标签,大小就是样本数量的个数.K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值.一般都是取1. 例如: import tensorflow as tf; A =

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-5/ 在前一节最后,我们实现了一个将网络输出转换为检测预测的函数.现在我们已经有了一个检测器了,剩下的就是创建输入和输出的流程. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part4. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.n

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

python平台下实现xgboost算法及输出的解释 1. 问题描述 ​ 近来, 在python环境下使用xgboost算法作若干的机器学习任务, 在这个过程中也使用了其内置的函数来可视化树的结果, 但对leaf value的值一知半解; 同时, 也遇到过使用xgboost 内置的predict 对测试集进行打分预测, 发现若干样本集的输出分值是一样的. 这个问题该怎么解释呢? 通过翻阅Stack Overflow 上的相关问题, 以及搜索到的github上的issue回答, 应该算初步对这个问

单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_e

Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动,巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性,但又不会像分组卷积那样死板,是个很不错的想法   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions 论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.01330 论文代码:https://githu