pytorch --Rnn语言模型(LSTM,BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》 论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): 1#-*- coding: utf-8 -*-2#@time : 2019/11/9 15:1234impo...
# `Sequence Models and Long Short-Term Memory Networks tutorial <https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html`_, by Robert Guthrie # and `Dynamic Quanitzation tutorial <https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html>`__. class lstm_for_demons...
pytorch ---神经网络语言模型 NNLM 《A Neural Probabilistic Language Model》 论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论文,实现代码如下(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): 1#-*- coding: utf-8 -*-2#@time : 2019/10/26 ...
(model): model.eval() losses = 0 val_iter = Multi30k(split='valid', language_pair=(SRC_LANGUAGE, TGT_LANGUAGE)) val_dataloader = DataLoader(val_iter, batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_fn) for src, tgt in val_dataloader: src = src.to(DEVICE) tgt = tgt.to(DEVICE) tgt_...
self.A=nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model,state_size,device=device),p=2,dim=-1))nn.init.xavier_uniform_(self.A)self.B=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.C=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.delta=torch...
这里有一个好的tutorial介绍如何使用PyTorch dataloader torch.utils.data.Dataset是表示数据集的抽象类。自定义数据集应继承Dataset并覆盖以下方法: .__len__function需要返回整个数据集中有多少个item,这样就len(dataset)返回数据集的大小 .__getitem__根据给定的index返回一个item,dataset[i]可以用来获取i样本 ...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 小结 第三篇主要是简单实现了一个图像分类的流程,选择数据集,构建网络模型,定义损失函数和优化方法,训练网络,测试网络性能,并检查每个类别的准确率,当然这只是很简单的过一遍流程。
之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不是我们想要的效果. 在自然语言处理(NLP, Natural Language Processing) 中, 序列模型是一个核心的概念. 所谓序列模型, 即输入依赖于时间信息的模型. 一个典型的序列模型是隐马尔科夫模型 (HMM, Hidden Markov Model)....
Pytorch要比tensorflow简单不少,建议先到官网的tutorial栏目学习一下怎样快速开始,然后再学习一下torchvision库中dataset和model的分类及调用,重点是dataloader和optimizer的使用。 以上操作完成后,可以直接开启一个简单的项目,如使用CNN分类MNIST数据集(相当于Hello World)。 流程可以概括为以下几个部分(以ResNet18训练cifar...
开始本地大型语言模型的 Llamafile|Beginning Llamafile for Local Large Language Models (LLMs) databricks《大语言模型:从生产到应用|Large Language Models: Application through Production》 杜克大学《大型语言模型实践(开源大语言模型方案)|Large Language Model Operations 》 杜克大学《大型语言模型实践(高级数据工...