一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

最近在学习PyTorch,  但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1

TensorFlow TFRecord封装不定长的序列数据(文本) 在实验室环境中,通常数据都是一次性导入内存的,然后使用手工写的数据mini-batch函数来切分数据,但是这样的做法在海量数据下显得不太合适:1)内存太小不足以将全部数据一次性导入:2)数据切分和模型训练之间无法异步,训练过程易受到数据mini-batch切分耗时阻塞.3)无法部署到分布式环境中去 下面的代码片段采取了TFrecord的数据文件格式,并且支持不定长序列,支持动态填充,基本可以满足处理NLP等具有序列要求的任务需求

classtorch.nn.RNN(*args, **kwargs) input_size – The number of expected features in the input x hidden_size – The number of features in the hidden state h num_layers – Number of recurrent layers. E.g., setting num_layers=2 would mean stacking two RNNs

本篇内容涉及字符串.列表.元组.Python中的报错,以及变量本质,包括引用计数技术 该篇只为抛砖引玉,其内容来自Python学习中总结,另外感谢李老师的教导和Python班同学们的帮助 附上李老师和本人扣扣:2573799357 本人扣扣:1392916221 首先解释:序列数据和变量 1.序列指一组有顺序的数据列表,有序 2.变量本文指变量名 字符串[无意义] 不可变数据类型 · 语法: 'a'单引号和'''a'''三引号 "a"双引号和"""a&qu

主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法. 1.torch.nn.utils.rnn.PackedSequence() NOTE: 这个类的实例不能手动创建.它们只能被 pack_padded_sequence() 实例化. PackedSequence

首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件,是时候认真的总结一下了,我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现, 四篇博客的内容及目录结构如下: 1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/s

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

感觉大佬的代码写的就是好,在处理数据的方面,首先定义一个 提取特征的类, class Extractor(object):,然后每一种方法对这个类进行重构,这个类主要结构就是: class Extractor(object): def __init__(self, config_fp): # set feature name self.feature_name = self.__class__.__name__ # set feature file path self.data_feature_

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完

目录 Counter most_common 对于序列如字符串str.列表list和tuple可以统计里面数据出现的次数.我们使用的是 collections 模块. collections模块的常用方法有: 计数器(Counter) 双向队列(deque) 默认字典(defaultdict) 有序字典(OrderedDict) 可命名元组(namedtuple) 使用以上类型时需要导入模块 from collections import * Counter Counter()方法对传入的序列中

1. 前台处理方式之一: ★jQuery.parseJSON(json)                     var parsej = $.parseJSON(data);                     for (var i = 0; i < parsej.length; i++) {//处理多维json  [对应C#代码中第3种数据]                            $("#spanJson").append(parsej[i].Id + &

推荐一篇英文的博客: 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 1.不平衡数据集带来的影响 一个不平衡的两类数据集,使用准确率(accuracy)作为模型评价指标,最后得到的准确率很高,感觉结果很棒大功告成了,但再看看混淆矩阵(confusion matrix)或者少数类(样本数量少的这一类)的召回率(recall),你的心可能就拔凉拔凉的.你可能会发现少数类的样本几乎完全分错,即模型将样本基本

需求:一个用户列表数据,如果对应列表数据大于10个,就每10个保存到二维数组,后面不足10个的依然放在二维数组尾部 用处:模拟分页,或者局部刷新 在线DEMO:戳这里 var obj=[ { "list":[ {a:1},{a:2},{a:3},{a:4},{a:5},{a:6}, {a:7},{a:8},{a:9} ] }, { "list":[ {a:1},{a:2},{a:3},{a:4},{a:5},{a:6}, {a:7},{a:8},{a:9},{a:1

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self,input_dim , hidden_dim , out_dim): super(RNN,self).__init__() self.linear_1 = nn.Linear(input_dim , hidden_dim) self.linear_2 =

温习一下,写着玩. import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self,input_dim , hidden_dim): super(RNN,self).__init__() self._rnn = nn.RNN(input_size = input_dim , hidden_size= hidden_di

大数据解决方案 使用缓存: 使用方式:1,使用程序直接保存到内存中.主要使用Map,尤其ConcurrentHashMap. 使用缓存框架.常用的框架:Ehcache,Memcache,Redis等. 最关键的问题是:什么时候创建缓存,以及其失效机制. 对于空数据的缓冲:最好用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态. 分布式数据库 将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中.有些复杂问题,如:事务处理,多表查询. NoSql和Hadoop NoSql,not onl