通过bert-crf获取一句话里面的关键信息,通过该关键信息索引对应的回复 代码简介: bert来自于哈工大讯飞实验室,调用简单使用transformers: from transformers import BertTokenizer, TFBertModel self.bert = TFBertModel.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm-ext') crf模型使用tensorflow_addons import tensorflow_add...
记住在使用 IN 之前先安装tensorflow-addons:$ pip install tensorflow-addons “列表 7.1.1”:cyclegan-7.1.1.pydef encoder_layer(inputs, filters=16, kernel_size=3, strides=2, activation='relu', instance_norm=True): """Builds a generic encoder layer made of Conv2D-IN-LeakyReLU IN is option...
在tf_train文件夹下,创建一个名字为addons的文件夹,用于存放附加组件或其他软件工具;再创建一个名字为workspaces的文件夹,用于存放每一个具体项目的文件,如图2-48所示。 图2-48 tf_train文件夹 第二步,在tf_train文件夹中的空白处单击右键,在右键菜单中单击Git Bash Here,启动Git Bash。 由于TensorFlow Object ...
然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seqAPI。 本章的第二部分,会介绍注意力机制。正如其名字,这是一种可以选择输入指定部分,模型在每个时间步都得聚焦的神经网络组件。首先,会介绍如何使用注意力机制提升基于RNN的编码器-解码器架构的性...
map()方法是对每个元素做转换的,apply()方法是对数据整体做转换的。例如,下面的代码对数据集应用了unbatch()函数(这个函数目前是试验性的,但很有可能加入到以后的版本中)。新数据集中的每个元素都是一个单整数张量,而不是批次大小为7的整数。 代码语言:javascript ...
然后,我们会搭建一个RNN,来做情感分析(例如,读取影评,提取评价者对电影的感情),这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构,来做神经网络机器翻译(NMT)。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。 本章的第二部分,会介绍注意力机制。正如其名字,这是一种可以选择...
n-1对应n个特征。 每个编码器都提取某些面部特征。 例如,Encoder[0]可能是发型特征的编码器,Feature[1]。 所有简单的编码器都有助于使整个编码器执行正确的预测。 StackedGAN 背后的想法是,如果我们想构建一个可生成假名人面孔的 GAN,则只需将编码器反转即可。 StackedGAN 由一堆更简单的 GAN 组成,GAN[i],...