self.num_classes = num_classes self.n_vocab = nvocab #通过padding_idx将<PAD>字符填充为0,因为他没意义哦,后面max-pooling自然而然会把他过滤掉哦 self.embedding = nn.Embedding(self.n_vocab, self.embed, padding_idx=word2idx['<PAD>']) self.convs = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(1, self.nu...
网络结构设计是,单输入(单个句子),输入层共享embedding,多输出(两个任务)输出层各自独立,多输出的两个任务层一个是多分类层,一个是二分类层,而mimo是多个相同size的输入,做concat,多个相同size的输出,但每个输出都是一个独立的结构,loss是直接累加起来就可以了;...
# 需要导入模块: from mxnet.gluon import nn [as 别名]# 或者: from mxnet.gluon.nn importEmbedding[as 别名]def__init__(self, sim_hidden_size, rnn_hidden_size, embed_in_size, embed_dim, num_classes):super(SimilarityTreeLSTM, self).__init__()withself.name_scope(): self.embed = nn.E...
| tf.nn.log_uniform_candidate_sampler(true_classes, num_true,num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None) | 通过log均匀分布的采样集合,返回三元tuple | | tf.nn.learned_unigram_candidate_sampler(true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None) | 根...
nn.Embedding()的原理: 定义一个Embedding: embeddings = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=3) vocab_size : 10 输出维度为: 3 假定输入inputs如下: inputs = torch.tensor([ [1,3,6,8], [9,1,3,5] ],dtype=torch.long)
NN中的输入是指神经网络模型接收的数据。神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型,它由多个神经元组成,每个神经元接收一组输入数据,并通过激活函数进行处理,最终输出结果。 在神经网络中,输入可以是各种...
第一步:设置网络的基本参数,batch_size, input_size, num_classes, num_batch 第二步:构造网络模型的函数,输入为vocabulary_size, embedding_size, 以及filter_num 第三步:使用tf.placeholder(tf.int32, [None, input_size])构造X初始化,使用tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])构造y初始化 ...
self.embedding = nn.Embedding(100, hidden_size, padding_idx=0, _weight=torch.Tensor(np.random.randn(100, hidden_size))) self.attention = _Attention(hidden_size, hidden_size) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, num_of_classes) def forward(self, sentence, mask) -> torch.Tensor: embedd...
tf.compat.v1.nn.nce_loss( weights, biases, labels, inputs, num_sampled, num_classes, num_true=1, sampled_values=None, remove_accidental_hits=False, partition_strategy='mod', name='nce_loss' ) 参数 weights 形状为 [num_classes, dim] 的Tensor 或Tensor 对象的列表,其沿维度 0 的连接具有...
self.num_patches,hidden_dim))self.patch_to_embedding=nn.Linear(self.patch_dim,hidden_dim)encoder...