5分钟NLP：Python文本生成的Beam Search解码 贪婪搜索是在每个时间步中选择概率最高的单词，也是我们最常用的一种方法，Beam Search不取每个标记本身的绝对概率，而是考虑每个标记的所有可能扩展。然后根据其对数概率选择最合适的标记序列。例如令牌的概率如下所示:例如，Pancakes + looks时间段1的概率等效于：Pancakes ...
下面你可以看到 Search 类的 create_index() 方法的新版本,添加了一个名为 embedding 的显式类型字段。 在 search.py 中替换此方法: search.py class Search: # ... def create_index(self): self.es.indices.delete(index='my_documents', ignore_unavailable=True) self.es.indices.create(index='my_doc...
max_length=max_sequence, num_beams=5, do_sample=False, no_repeat_ngram_size=2) beam_search_log_prob=sentence_logprob(model, beam_search_output, input_len=len(input_ids[0])) print(tokenizer.decode(beam_search_output[0])) print(f"nlog_prob:{beam_search_log_prob:.2f}") 输出如下: ...
AI代码解释 beam_search_output=model.generate(input_ids,max_length=max_sequence,num_beams=5,do_sample=False,no_repeat_ngram_size=2)beam_search_log_prob=sentence_logprob(model,beam_search_output,input_len=len(input_ids[0]))print(tokenizer.decode(beam_search_output[0]))print(f"\nlog_prob:...
python批量查找有黑边的栅格 python beam search,文章目录前言一、BeamSearch2BeamSearch的实现2.1数据结构-堆2.2使用堆来实现BeamSearch2.3模型的优化方法2.3.1使用梯度裁剪其他优化方法前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器
greedy_search_output = sentence_logprob(model,output,input_len=len(input_ids[0]))print(tokenizer.decode(output[0])) 我们可以看到生成的序列的对数概率为-52.31。 现在,我们将并比较通过Beam Search生成的序列的对数概率得分,得分越高潜在结果越好。 我们...
贪婪搜索是在每个时间步中选择概率最高的单词,也是我们最常用的一种方法,Beam Search不取每个标记本身的绝对概率,而是考虑每个标记的所有可能扩展。然后根据其对数概率选择最合适的标记序列。 例如令牌的概率如下所示: 例如,Pancakes + looks时间段1的概率等效于: Pancakes looks so = log(0.2) + log(0.7)= -1.9...
在本文中,我们介绍序列解码中的束搜索 (beam search) 技巧,详细拆解束搜索的每一步细节和每一步代码实现,并应用到语音识别的例子中。 相关前置知识:Python、PyTorch、Transformer基础、语音识别基础。 本文共约18000字,阅读需约45分钟,建议PC端阅读。 本文所有代码已开源,链接如下。 https://github.com/xiabingquan...
5分钟NLP:Python文本生成的Beam Search解码 贪婪搜索是在每个时间步中选择概率最高的单词,也是我们最常用的一种方法,Beam Search不取每个标记本身的绝对概率,而是考虑每个标记的所有可能扩展。然后根据其对数概率选择最合适的标记序列。 例如令牌的概率如下所示:...
python import torch def beam_search(probs, beam_width, max_length): """ 执行Beam Search算法。 参数: probs (torch.Tensor): 形状为(vocab_size, max_length)的概率矩阵,表示每个词在每个时间步的概率。 beam_width (int): 束宽,即每一步保留的候选解数量。 max_length (int): 最大序列长度。 返...