本文没有使用 device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' #这行代码：定义数据运行...
所以,卷积结构其实是一种trick,而transformer结构是没有这种trick的,就需要更多的数据来让它学习这种结构。 4.7 Pytorch代码实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Transformer(nn.Module): def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, nhead, nu...
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 ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train,valid,test=data.TabularDataset.splits(path='data',train='train.csv',validation='valid.csv',test='test.csv',format='csv',skip_header=True,csv_reader_params={'delimiter':'\t'},fields=[('text',TEXT),('label',LABEL)]) 建立词汇表:...
RNN、LSTM、TextCNN和Transformer的特点及其在PyTorch中的实现简述如下：RNN： 特点：通过循环连接保留历史信息，适用于序列数据处理。 问题：长距离依赖可能导致信息衰减和梯度消失/爆炸问题。 PyTorch实现：使用torch.nn.RNN类，配置输入尺寸、隐藏层尺寸等参数，处理序列数据时需注意数据维度。LSTM： 特点：...
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 TextCNN 模型说明 分析: 卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信息...
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...
Pytorch TextCNN实现中文文本分类(附完整训练代码) 一、项目介绍 二、中文文本数据集 (1)THUCNews文本数据集 (2) 今日头条文本数据集 (3)自定义文本数据集 三、TextCNN模型结构 (1)TextCNN模型结构 (2)TextCNN实现 四、训练词嵌入word2vec(可选) 五、文本预处理 (1)句子分词处理:jieba中文分词 (2)特殊字...
简介:【Pytorch神经网络实战案例】31 TextCNN模型分析IMDB数据集评论的积极与消极 卷积神经网络不仅在图像视觉领域有很好的效果,而且在基于文本的NLP领域也有很好的效果。TextCN如模型是卷积神经网络用于文本处理方面的一个模型。 在TextCNN模型中,通过多分支卷积技术实现对文本的分类功能。