数据转换函数 def text2Vec(text): one_hot = torch.zeros(4, len(captcha_array)) for i in range(len(text)): one_hot[i, captcha_array.index(text[i])] = 1 return one_hot def Vec2text(vec): vec = torch.argmax(vec, 1) text = "".join([captcha_array[i] for i in vec]) retu...
PyTorch中的元素索引 PyTorch提供了torch.argmax和torch.argmin方法来返回张量中最大值和最小值的索引。这两个方法分别返回最大值和最小值的位置。 import torch#创建一个示例张量x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])#返回最大值的索引max_index = torch.argmax(x) print("Max index:", ma...
在这里,我们使用 torch.argmax 实现了一个简单的 _贪心_解码法来对目标向量进行采样。 from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer import torch tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de") model = MarianMTModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en...
torch.nn.CTCLoss(blank=0,reduction='mean',zero_infinity=False) CTC总结 CTC是一种Loss计算方法,用CTC代替Softmax Loss,训练样本无需对齐。CTC特点: 引入blank字符,解决有些位置没有字符的问题 通过递推,快速计算梯度 看到这里你也应该大致了解MFCC+CTC在语音识别中的应用了(图17来源)。 图17 MFCC+CTC在语音...
pytorch实现resnet18训练cairf10 import time import torch from torch import nn,optim import numpy as np import torch.nn.functional as F from torch.optim import lr_scheduler def unpickle(file): import pickle with open(file, 'rb') as fo:...
(batch.data);//网络前向// 计算losstorch::Tensorloss=torch::nll_loss(prediction,batch.target);autopred=prediction.argmax(1);correct+=pred.eq(batch.target).sum().templateitem<int64_t>();loss.backward();//反向传播optimizer.step();//优化器迭代len+=torch::size(batch.data,0);if(++batch_...
import torchimport numpy as npa = torch.tensor([[2, 5, 1], [3, 4, 6]])b = torch.argmax(a, dim=1)print(b) A. [3 5 6] B. [1 2] C. [5 6] D. [1 0 1] 查看完整题目与答案 长石族四种基本组分有( )。 A. 钾长石分子 B. 钠长石分子 C. 钙长...
b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device) # 附加梯度 params = [W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q] for param in params: param.requires_grad_(True) return params 循环神经网络模型 定义了所有需要的函数之后,接下来我们创建一个类来包装这些函数, 并存储从零开始实现的循环神经网络模型的参数...
我们简单地使用 `torch.argmax` 获取最有可能的下一个词元。 ```python input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].to("cuda") for _ in range(5): next_logits = model(input_ids)["logits"][:, -1:] next_token_id = torch.argmax(next_logits,dim=-1) input_...
在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,后来OpenCV近一步扩展支持主流的深度学习框架模型数据的加载,常见的有如下:Caffe,TensorFlow,Torch/PyTorch 。OpenCV中DNN模块已经支持了下面这些经典的神经网络模块: ...