在官方pytorch教程中,采用简易的RNN模型来进行判断名字来自哪个语言模型训练,首先获取训练数据并进行预处理工作(数据需要在教程网站下载): 1) 读取数据,之后进行标准化数据处理(unicodeToAscii);在python中unicodedata.normalize()的第一个参数有两个,附详解 2.9 将Unicode文本标准化python3-cookbook.readthedocs.io/z...
相较于从零开始实现,简洁实现中利用pytorch框架简化了定义RNN模型的代码,其余部分还是需要调用上面自定义的函数。 # # 检查torch.cuda是否可用,否则继续使用CPU device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' print(f'---\n' f'Using {device} device\n' f'---') batch_size = 32 num...
额外的1维是因为PyTorch假定所有东西都是成批的-我们在这里只使用1的批处理大小。 Copy importtorch# Find letter index from all_letters, e.g. "a" = 0defletterToIndex(letter):returnall_letters.find(letter)# Just for demonstration, turn a letter into a <1 x n_letters> TensordefletterToTensor(...
在批量这个维度上有维度1(pytorch语法格式)。 1importtorch23#Find letter index from all_letters, e.g. "a" = 04defletterToIndex(letter):5returnall_letters.find(letter)67#Just for demonstration, turn a letter into a <1 x n_letters> Tensor8defletterToTensor(letter):9tensor = torch.zeros(1,...
好，我们继续回过头来讲，我们定义好这个Model之后，将图片数据变成一个PyTorch能够处理的一个example，当作训练数据传入train_x。train_x = torch.from_numpy(example_img)print('shape:{}, \ntrain_x:{}'.format(train_x.shape, train_x))---shape:torch.Size([1, 895752]), train_x:tensor([[120, ...
RNN的基本计算单元代码pytorch rnn pytorch代码 动手学深度学习-循环神经网络笔记 一、文本预处理 1.读取数据集 2.Token(词元)化 3.构建词表 二、读取⻓序列数据 1.随机采样 2.顺序分区 三、RNN从零实现 1.预测 2.梯度裁剪 3.训练 四、RNN简洁实现...
本书全面介绍了深度学习知识,借助数学公式、示意图和代码,旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型,从而解决实际问题。另外,本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络,并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法,有助于学习构建更高级的神经网络架构。
这个分为两部分,手写RNN是用最基础的语法实现RNN,尽量不用PyTorch的模块,用来清理思路的。下一节的RNN简介实现才是快速手写RNN。 one-hot 独热编码 在写RNN之前先会议一下独热码。 独热码是只有0和1的向量,独热嘛,肯定只有一个“热”,所以只有一个是1,用来区分不同的元素。
deep-learning python3 pytorch lstm-neural-networks rnn-pytorch rnn-language-model rnn-lstm Updated Jan 6, 2021 Jupyter Notebook iAmKankan / Neural-Network Star 10 Code Issues Pull requests Deep Learning, Attention, Transformers, BERT, GPT-2, GTP-3 neural-network gru rnn-model lstm-neur...
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