finalize_hypos(step, tokens, scores, step) # 另外一部分Beam Search控制算法,下面详细介绍 ''' <python code> ''' # 对最终结果做排序,返回分数最高的作为生成结果 for sent in range(len(finalized)): ''' <python code> ''' finalized = torch.sort(
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...
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_s...
来源:Deephub Imba本文约800字,建议阅读5分钟本文介绍了Python文本生成的Beam Search的解码。 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。
1 Greedy Search import numpy as np # greedy decoder def greedy_decoder(data): # 每行最多的概率值索引 return [np.argmax(s) for s in data] if __name__ == '__main__': data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1], ...
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...
Simple BeamSearch Codes for Python Code from:https://github.com/SeitaroShinagawa/simple_beamsearch probs = [[[],[0.3,0.7]], [[0],[0.1,0.9]], [[1],[0.4,0.6]], [[0,0],[0.3,0.7]], [[0,1],[0.8,0.2]], [[1,0],[0.6,0.4]],...
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
5分钟NLP:Python文本生成的Beam Search解码 本文介绍了Python文本生成的Beam Search的解码。 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。