在这个例子中,我们定义了一个BiLSTM层,输入大小为100,隐藏层大小为50,使用双向LSTM网络,并使用两层LSTM。三、使用BiLSTM进行文本分类假设我们有一个文本数据集,每个文本是一个句子,我们要将其分类为两个类别。首先,我们需要将文本数据转换为向量表示。可以使用词嵌入(word embeddings)技术将每个单词转换为向量。然后,...
importtorchimporttorch.nnasnnclassBiLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_dim,embedding_dim,hidden_dim,output_dim):super(BiLSTM,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(input_dim,embedding_dim)self.lstm=nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,bidirectional=True)self.fc=nn.Linear(hidden_dim*2...
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,##数据集的数据加载器,train=True时使用训练集,False时为使用测试集 download=True, transform=transform)##获取分类任务所需要的数据集,transform给输入图像施加变换 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle...
bilstm2(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc(x) return x 这个模型中,我们可以看到,我们添加了两个双向LSTM,并在其中穿插Dropout层防止过拟合,并且在最终添加了一个fc全连接层,将最终结果转化为分类结果。然后我们只需要定义模型并训练,即可得到我们的结果。 注意训练时我们需要选择GPU进行计算,先定义模型...
一、架构图 二、代码 class TextBILSTM(nn.Module): def __init__(self, config:TRNNConfig, char_size = 5000, pinyin_size = 5000): super(TextBILSTM, self).__init__(
3.参考 pytorch官方文档:LSTM - PyTorch 1.10 documentation 知乎:zhen tan:快速理解LSTM,从懵逼到装逼 博主Mathor:BiLSTM的PyTorch应用
Pytorch-基于BiLSTM+CRF实现中文分词 CRF:条件随机场,一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率分布模型。 以一组词性标注为例,给定输入X={我,喜欢,学习},那么输出为Y={名词,动词,名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列,输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成...
Bilstm Pytorch 输入与输出 Pytorch Bilinear随着深度学习技术的快速发展,双向长短期记忆网络(Bilstm)和PyTorch双线性模型(Pytorch Bilinear)在自然语言处理(NLP)等领域的应用越来越广泛。本文将详细介绍Bilstm Pytorch 输入与输出 Pytorch Bilinear 的重点词汇或短语,包括定义、应用场景和实战技巧等。Bilstm Pytorch 输入与...
Batch大小为128,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为98.39。 测测星座文本分类BiLSTMPyTorch 得分记录 2019-10-25 Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 98.29 。 17:06:47 ...