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.
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,...
import pandas as pd import torch import pickle import os from torch import optim from torch.utils.data import DataLoader from tqdm import tqdm from bilstm_crf import BiLSTM_CRF, NerDataset, NerDatasetTest from sklearn.metrics import f1_score # 路径 TRAIN_PATH = './dataset/train_data_public....
1、将BILSTM网络输出的结果(shape:[batch_size, time_step, hidden_dims * num_directions(=2)]) 拆成两个大小为[batch_size, time_step, hidden_dims]的Tensor; 2、将第一步拆出的两个Tensor进行相加运算得到h(shape:[batch_size, time_step, hidden_dims]); 3、将BILSTM网络最后一个隐状态(shape:[...
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、基于双向BiLSTM实现微生物图像分类 为了了解双向LSTM的机理,本项目使用了双向LSTM实现了图像分类,由于图像数据不适于使用循环神经网络进行训练,所以最终的准确率不是特别好,仅在于了解双向LSTM的使用,以及pytorch的实现为目的。 在这里插入图片描述 二、 数据集介绍 在这里插入图片描述 微生物有 8 种不同类型的文件...
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...
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 ...