我们通过PyTorch框架实现了FS-Net模型, 并在Tesla V100的GPU设备上进行实体和关系的预测任务. 除去第2节介绍的模型参数以外, 对于YAGO和WIKI两个数据集, 我们设定实体预测任务的历史长度k为1; 对于关系预测任务, 我们设定k为3. 设定预测阶段批处理的大小(batch size)为每一个预测时间戳的大小. 对于静态的推理方法...
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我们通过PyTorch框架实现了FS-Net模型, 并在Tesla V100的GPU设备上进行实体和关系的预测任务. 除去第2节介绍的模型参数以外, 对于YAGO和WIKI两个数据集, 我们设定实体预测任务的历史长度k为1; 对于关系预测任务, 我们设定k为3. 设定预测阶段批处理的大小(batch size)为每一个预测时间戳的大小. 对于静态的推理方法...
The software information is as follows: CUDA Toolkit 10.0; CUDNN V7.5.0; Pycharm2020.1, PyTorch; MATLAB (R2019a). The unified input size of images was 256 × 256, and a total of 15,784 images were obtained. We used the 10-fold cross-validation method for training in this paper so ...
很简单,没啥特殊的库,安装好 Pytorch、Numpy、Skimage 等基础第三方库即可。 第二步:下载训练好的模型权重文件。 我将程序和权重文件都进行了打包,嫌麻烦,可以下载直接使用。 第三步:在工程目录,运行程序。 python u2net_portrait_test.pybr 在u2net_portrait_test.py 可以查看输入图片路径和输出图片路径: ...
我们通过PyTorch框架实现了FS-Net模型, 并在Tesla V100的GPU设备上进行实体和关系的预测任务. 除去第2节介绍的模型参数以外, 对于YAGO和WIKI两个数据集, 我们设定实体预测任务的历史长度k为1; 对于关系预测任务, 我们设定k为3. 设定预测阶段批处理的大小(batch size)为每一个预测时间戳的大小. 对于静态的推理方法...
我们通过PyTorch框架实现了FS-Net模型, 并在Tesla V100的GPU设备上进行实体和关系的预测任务. 除去第2节介绍的模型参数以外, 对于YAGO和WIKI两个数据集, 我们设定实体预测任务的历史长度k为1; 对于关系预测任务, 我们设定k为3. 设定预测阶段批处理的大小(batch size)为每一个预测时间戳的大小. 对于静态的推理方法...
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The software information is as follows: CUDA Toolkit 10.0; CUDNN V7.5.0; Pycharm2020.1, PyTorch; MATLAB (R2019a). The unified input size of images was 256 × 256, and a total of 15,784 images were obtained. We used the 10-fold cross-validation method for training in this paper so ...