在pytorch中使用torch.nn.Dropout实现dropout import torch if __name__ == "__main__": dropout = torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=True) inputs = torch.rand(5, 8) print(inputs) output = dropout(inputs) print(output) """ 打印结果如下 ***Dropout Result*** tensor([[0.3672, 0.3967, ...
将标签通过label_pipeline函数转换为索引,并添加到label_list中。 将文本通过text_pipeline函数进行处理,转换为 PyTorch 的张量,并添加到text_list中。 计算每个文本的偏移量,将偏移量添加到offsets中。 将label_list转换为 PyTorch 张量,并将text_list中的张量连接起来。 计算偏移量的累积和,并将其转换为 PyTorch ...
4.7 Pytorch代码实现 一、前言 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(...
classTextCNN(nn.Module):def__init__(self, config:TCNNConfig, char_size= 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self.learning_rate=config.learning_rate self.keep_dropout=config.keep_dropout self.sequence_length=config.sequence_length self.char_embedding_size=config.char_...
文本分类(二):使用Pytorch进行文本分类——TextCNN 一、架构图 二、代码实现 classTextCNN(nn.Module):def__init__(self, config:TCNNConfig, char_size= 5000, pinyin_size=5000): super(TextCNN, self).__init__() self.learning_rate=config.learning_rate...
完整项目和数据集代码获取地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复NLP实战即可获取。 Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextRCNN 模型说明 分析: 双向LSTM每一时刻的隐层值(前向+后向)都可以表示当前词的前向和后向语义信息,将隐藏值与embedding值拼接来表示一...
Pytorch-textCNN(不调用torchtext与调用torchtext) 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1rIv4eWPkornhZj92A8r6oQ 提取码:haor 语料中分为pos.txt和neg.txt,每一行是一个完整的句子,句子之间用空格分开,句子平均长度为20(提前代码计算,设定超参数)。
看起来复杂哭了,手动处理起来确实有些麻烦。不过后来发现跟pytorch很相关的有个包torchtext能够很方便的做到这几步,所以直接来介绍用这个包的做法。 在贴代码之前先贴两个torchtext的教程。torchtext入门教程还是不懂的话看torchtext文档。 还还是不懂请直接看源码。对照教程看以下代码。
实战代码示例 以下是使用PyTorch框架实现TextCNN情感分析的简单代码示例: ```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim class TextCNN(nn.Module): def init(self, vocabsize, embeddingdim, n_filters, filter_sizes, output_dim, dropout, pad_idx): super().__init() self.embe...