目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据处理4 模型5 模型训练6 NER效果评估6 训练集流水线7 测试集流水线8 完整代码 1 前言 模型名：BiLSTM-CRF 论文参考：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence TaggingNeural Architectures for Named Entity Recognition 使用数据集：https:
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2023-07-04 20:56:18
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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pytorch实现BiLSTM+CRF 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。理解LSTM 这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点 RNN RNN虽然可以帮我们联系之前的信息，但是相关信息之间的距离很大时RNN就不能那么有效的工作，这时就需要LSTM,L
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2024-05-23 12:19:31
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总结多看官方API文档的参数，理解并熟记9 多分类问题手写数据集 *** 模板PyTorch 深度学习实践 第9讲import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functi
# 实现PyTorch中的BiLSTM
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现BiLSTM（双向长短时记忆网络）。BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过在时间上正向和反向运行两个LSTM层来捕捉上下文信息。这使得BiLSTM在很多自然语言处理（NLP）任务中表现出色，例如命名实体识别、情感分析和机器翻译等。
在本教程中，我们将使用PyTorch库来构建
原创
2023-08-25 16:51:36
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# PyTorch BiLSTM的实现教程
## 1. 流程概述
在本教程中，我们将一步步教你如何在PyTorch中实现一个双向长短期记忆网络（BiLSTM）。下面是整个实现过程的流程图。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 输入数据
输入数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建词典
构建词典 --> 创建数据迭代器
原创
2023-08-16 08:00:35
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3.数据集4.时序数据采样4.1 随机采样相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。X: tensor([[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]]),
Y: tensor([[13, 14, 15, 16, 17, 18],
[19, 20, 21, 22, 23, 24]])
X: ten
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2024-08-23 11:51:29
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# PyTorch：在LSTM模型上实现BiLSTM的指南
在深度学习领域，LSTM（长短时记忆网络）已经广泛应用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等。BiLSTM（双向长短时记忆网络）是LSTM的一种扩展，它在传统LSTM的基础上，增加了一个反向传播的LSTM层，以便更好地捕捉上下文信息。本文将带领你完成在PyTorch中实现BiLSTM模型的全过程。
## 实现步骤
下面是实现
原创
2024-09-11 05:23:25
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# 实现PyTorch BiLSTM模型输出一维向量
## 引言
PyTorch是一个非常强大的深度学习框架，而BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种常用的序列模型。在深度学习领域，使用BiLSTM模型输出一维向量的需求非常常见。本文将指导你如何使用PyTorch实现这个过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[定义模型]
B -->
原创
2023-12-29 05:03:34
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做了一段时间的Sequence Labeling的工作，发现在NER任务上面，很多论文都采用LSTM-CRFs的结构。CRF在最后一层应用进来可以考虑到概率最大的最优label路径，可以提高指标。一般的深度学习框架是没有CRF layer的，需要手动实现。最近在学习PyTorch，里面有一个Bi-LSTM-CRF的tutorial实现。不得不说PyTorch的tutorial真是太良心了，基本涵盖
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2024-01-29 13:21:08
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这篇博文是参考小土堆的Pytorch的入门视频，主要是通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络，讲解的主要是Pytorch核心包的TORCH.NN中的内容（nn是Neural Network的缩写）通常我们定义好的网络模型会继承torch.nn.Module 类，该类为我们定义好了神经网络骨架。 卷积层 Convolution Layers对于图像处理
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2024-05-13 17:42:11
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## 使用BiLSTM模型进行股票预测
在金融领域，股票市场的波动一直是投资者关注的焦点。预测股票价格的准确性对于投资决策至关重要。近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究开始探索使用神经网络模型来预测股票价格。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch库中的BiLSTM模型来预测股票价格。BiLSTM是一种循环神经网络，可以从时间序列数据中捕捉到时间相关性。我们将使用历史股票价格
原创
2023-08-26 14:17:29
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## 如何在PyTorch中实现BiLSTM预测
在深度学习中，BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种强大的模型，用于处理序列数据。本文将指导你如何使用PyTorch实现BiLSTM预测。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------
原创
2024-08-31 09:54:13
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# PyTorch中的BiLSTM和Attention机制
在自然语言处理（NLP）领域，序列数据的处理是一个重要的研究方向。BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Attention机制是当前最流行的两个模型结构，在许多任务中都有卓越的表现。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## BiLSTM简介
LSTM（长短期记忆网络）是一种对时间序列数据表现良好的
原创
2024-08-30 05:30:28
187阅读
# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 分类
在机器学习和自然语言处理（NLP）中，双向长短时记忆（BiLSTM）网络是一种常用的模型，特别适合处理序列数据。本文将逐步指导你如何使用 PyTorch 实现一个 BiLSTM 分类模型。我们将分为几个主要步骤：
## 流程概览
以下是我们实现 BiLSTM 分类的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-29 04:24:36
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标题：使用BiLSTM和PyTorch实现文本分类
# 引言
在自然语言处理（NLP）中，文本分类是一个重要的任务，它可以将具有相似特征的文本分到相同的类别中。深度学习模型在文本分类任务中取得了显著的进展。其中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种常用的模型，它能够有效地捕捉上下文信息和长期依赖。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个基于BiLSTM的文本分类模型。
# BiLSTM简介
原创
2023-08-21 08:30:53
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paper：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection本文的创新点本文受EfficientNet的启发，提出了一种用于目标检测模型的复合尺度变换方法，不仅可以同时对分辨率、网络深度、网络宽度三个维度进行统一缩放，而且可以对目标检测模型中的骨干网络、特征网络、分类/回归预测网络中的上述三个维度进行统一缩放。 此外，本文还提出了
文章目录pytorch_pretrained_bert/transfomerschinese_wwm_ext_pytorchJupyter参考 pytorch_pretrained_bert/transfomers0.为什么会写这两个包呢？这两个包都差不多，但是后来改名了，所以我这里推荐使用transfomers，我两个都安装了，大家可以只安装transfomers,本文的第3章Jupyter的
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2023-10-16 20:31:59
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代码地址 Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentationhttps://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html这仅仅是pytorch 给的一个 BiLSTM
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2024-02-03 02:54:29
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