1. 接着就是把预训练词向量加载到model的embedding weight里去了。 AI检测代码解析 pretrained_embeddings = REVIEW.vocab.vectorsmodel.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)UNK_IDX = REVIEW.vocab.stoi[REVIEW.unk_token]PAD_IDX = REVIEW.vocab.stoi[REVIEW.pad_token]# 因为预训练的权重的unk和p...
这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义,比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近,但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。 除此之外Embedding甚至还具有数学运算的关系,比如Embedding(马德里)-Embedding(西班牙)+Embedding(法国)≈Embedding(...
embedded = self.embedding(text, offsets)returnself.fc(embedded)print(model) 现在,我们将初始化超参数并定义函数以生成训练batch。 VOCAB_SIZE =len(train_dataset.get_vocab()) EMBED_DIM =32NUN_CLASS =len(train_dataset.get_labels()) model = TextSentiment(VOCAB_SIZE, EMBED_DIM, NUN_CLASS).to(...
embedding(text, offsets) return self.fc(embedded) print(model)
#模型体系print(model)def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters')#初始化预训练embeddingpretrained_embeddings = TEXT.vocab.vectorsmodel.embedding.weight.data.copy...
torch.nn.Embeddingtorch.nn.Transformertorch.nn.TransformerEncodertorch.nn.TransformerEncoderLayer 示例代码 classWordEmbeddingDataset(tud.Dataset):# tud.Dataset父类def__init__(self, text, word_to_idx, idx_to_word, word_freqs, word_counts):''' text: a list of words, all text from the trainin...
fields=[(None,None),('text',TEXT),('label',LABEL)] 这个代码块中,我通过定义field对象加载了自定义数据集。 现在让我们将数据集分成训练和验证数据 准备输入和输出序列: 下一步是建立文本的vocabulary并把它们转化为整数序列。Vocabulary包含整个文本中的所有的独立的词,每一个词都分配一个索引。下面是参数:...
在训练深度学习模型时,支持使用对embedding层和classifier层分别使用不同的学习率进行训练 支持从断点(checkpoint)重新训练 具有清晰的代码结构,可以让你很方便的加入自己的模型,使用textclf,你可以不用去关注优化方法、数据加载等方面,可以把更多精力...
TEXT.build_vocab(trn) 这使得TorchText遍历training set中的所有元素,检查其TEXT field中的所有文本,然后将这些words注册到vocabulary中。TorchText有一个专门的类Vocab来处理vocabulary。这个Vocab类使用它的stoi属性将word映射为id(同样,有itos属性可以将id反向映射为word)。不仅如此,它还可以自动构造一个embedding matrix...
torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(input_size,hidden_size),# 这里就是第一个线性层w1torch.nn.ReLU(),#relu函数torch.nn.Linear(hidden_size,output_size),#第二个线性层w2)defforward_once(self,input1):out=self.net(input1)returnoutdefforward(self,input1,input2):out1=self.forward_once(input1...