项目来源：B站上的up主jucheng《基于pytorch_LSTM古诗生成》 https://www.bilibili.com/video/BV1G54y177iw真的是一个宝藏up主，讲解很详细，而且声音跟我的很像？有那么一瞬间我感觉我听见了回声，也许是错觉，也是立即点了一个关注。代码、数据可以去他的网站上领取：http://www.zifuture.com:8090/archives/jiy
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2024-01-02 14:08:44
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本篇博客中，我将快速搭建一个小型的网络，并对其进行训练、优化器调参，最后查看模型训练效果。
我将本次搭建网络分为一下几个部分下载、读取数据搭建网络准备日志、损失函数和优化器进行网络的训练与测试，模型文件的保存关闭日志并查看训练效果下载读取数据本篇博客所写代码使用 python，并且大量使用了 pytorch 第三方库，其中的 torvision.datasets.CIFAR
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2023-09-07 01:54:12
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## 使用PyTorch构建RNN模型
### **流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义RNN模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
```
### **步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------- |
| 1 | 准
原创
2024-03-07 05:38:59
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增材制造，也就是通常所说的3D打印，是一种制造过程，通过添加材料，一层一层，建立一个零件。这个过程从在用户的本地CAD程序中设计的3D模型开始。然后对该零件进行分析，并将其划分为许多个部分，以创建该零件的构建计划。目前常用的增材制造技术有立体石印(SLA)、选择性激光烧结(SLS)、直接金属激光烧结(DMLS)、选择性激光熔融(SLM)和熔融丝制造(FFF)，还有其他的技术。 一、SOL
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2024-02-04 14:07:26
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简单文本分类是自然语言处理（NLP）中的重要任务之一。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架实现一个简单的文本分类模型。我们的讨论将涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等重要环节，确保系统的高效性及安全性。
## 环境预检
在实施模型之前，需要确保计算环境满足一定的系统要求。下表列出了系统要求与硬件配置。
| 系统要求 | 配置 |
| --
1、模型容器Containerspytorch的Containers中有三个常用的模块：nn.Sequential：按顺序包装多个网络层nn.ModuleList：像python的list一样包装多个网络层nn.ModuleDict：像python的dict一样包装多个网络层1.1 容器之Sequentialnn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层，下面通过代
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2023-11-23 19:02:59
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TextCNN源于2014年一篇NLP领域的论文：《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1408.5882 TextCNN应该算是CNN应用于文本分类最经典的模型。 下面这幅图源于论文，通过这幅图其实就能知道TextCNN的核心思想了。 这里采取不同
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2023-11-13 11:56:20
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1. 数据预处理1.1 transform将图片进行缩放。对应的box和mask也进行缩放。box缩放时直接将坐标乘以相应的倍数。图像缩放采用bilinear方式，而mask缩放时采用nearest方式。同时可能需要将image使用padding方式扩大，即: new_img = np.zeros((3, new_x, new_y)) new_img[:, :x_max, :y_max] = ol
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2023-08-23 23:26:00
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文章目录向量空间模型（Vector Space Model）0. 概述1. TF(Term frequency ,TF)2. IDF（Inverse document frequency,IDF)3. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）4. Similarity Function 相似性函数5. 举例举例1：文献中的tf-idf举例
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2023-10-03 07:38:14
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自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1. 序列标注：分词/POS Tag/NER/语义标注
2. 分类任务：文本分类/情感计算
3. 句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
4. 生成式任务：机器翻译/文本摘要 在我接触NLP相关的工作以来，任务1和任务2是比较常见的，后面两种则几乎没有
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2023-09-22 11:12:47
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使用Pytorch进行知识蒸馏一、知识蒸馏原理1. 使用 `softmax` 进行蒸馏：2. 知识迁移：老师知识 —> 学生知识二、知识蒸馏实现1. 导入各种包2. 设置随机种子3. 加载 MNIST 数据集4. 定义教师模型5. 设置模型6. 开始训练教师模型7. 定义并训练学生模型8. 预测前准备和设置9. 开始训练附录1. 关于 `import torch.nn as nn`2. 关
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2024-02-02 13:43:14
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Bert文本分类流程化使用这章节主要介绍huggingface关于bert的流程化使用，主要针对run_glue.py文件进行讲解。 这个文件中包括5个模型的使用，bert,xlnet,xlm,roberta,distilbertMODEL_CLASSES = {
'bert': (BertConfig, BertForSequenceClassification, BertTokeniz
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2024-06-27 20:53:50
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# NLP 文本分类模型构建指南
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项基础又重要的任务。今天，我们将一起探讨如何构建一个简单的文本分类模型。接下来，我将以流程图和代码示例的形式指导你完成这个过程。
## 流程步骤
以下是创建 NLP 文本分类模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型容器与AlexNet构建除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。nn.Sequetial
原创
精选
2023-07-12 09:41:16
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前言语义分割是对图像进行逐像素级的分类任务。本博文将从经典的编解码结构来简单介绍模型的构
原创
2022-06-27 15:59:05
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本次将使用PyTorch实现中文文本分类。主要代码与上周篇基本一致，不同的是本次任务中使用了本地的中文数据。步骤：文本清洗（处理标点符号，特殊字符）分词（jieba分词）文本向量化建模导入库，加载数据自定义数据迭代器函数 (coustom_data_iter)：接受两个参数，texts 和 labels，假设它们是文本数据和相应标签的可迭代集合（例如，列表或数组）。使用 zip 函数并行迭代tex
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
前两节，讲了向量空间模型，以及如何在信息检索领域中运用向量空间模型。向量空间模型提供了衡量向量之间的距离或者相似度的机制，而这种机制可以衡量查询和被查询数据之间的相似程度，而对于文本检索来说，查询和文档之间的相似程度可作为文档的相关性。实际上，除了文档的相关性，距离或者相似度还可以用在机器学习的算法中。今天，我们就来聊聊如何在聚类算法中使用向量空间模型，并最终实现过滤重复文章。聚类算法在概率统计模
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2024-10-10 15:11:56
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问题：MNIST数据集的数据分类输入层：起始点是一幅MNIST数据集中的图像，它的像素个数为28×28=784。这意味着我们的神经网络的第一层必须有784个节点。输出层：最后的输出层是0～ 9的任意一个数字，也就是10种不同输出。为每一个可能的类别分配一个节点。需要：python + pytorch + mnist数据集（训练集与测试集）具体步骤以及代码第一步，导入库# 导入库
import t
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2023-08-08 13:14:29
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PyTorch 是一个有潜力能改变深度学习实现面貌的 Python 库，它的使用非常灵活与轻松。在本文中，我们将以更实用的方式探索 PyTorch，包括基础知识和案例研究等。此外，本文还将比较使用 NumPy 和 PyTorch 从头构建神经网络的方式，以了解它们在实现中的相似之处。
PyTorch 的构建者表明，PyTorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构
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2024-06-11 21:49:17
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