文章目录1 使用moviepy库包提取音频1.1 moviepy库包说明1.2 安装moviepy1.2 使用moviepy提取视频中的音频2 使用librosa库包读取音频文件，并分析音频文件2.1 librosa库包介绍2.2 使用librosa读取音频文件，并分析音频文件3 绘制音频信号的强度图3.1 使用matplotlib绘制音频信号强度图3.2 使用librosa画信号强度图 1 使
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2023-08-11 15:47:38
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最近使用Pytorch，搭建了一个RNNLM，目的是为了利用词典中的每个词的One-Hot编码（高维的稀疏向量），来生成 Dense Vectors。这篇文章不讲解RNN原理以及为什么使用RNN语言模型，只是对pytorch中的代码使用进行讲解。 目前Pytorch的资料还比较少，我主要还是通过学习Pytorch文档+使用Pytorch官方论坛的形式来入门Pytorch 全部代码如下：import
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2024-08-03 16:17:50
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import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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# PyTorch RNN 分类入门指南
在深度学习中，递归神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优越性能而广泛应用。尽管当前的研究趋向于使用更复杂的模型如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元），但RNN仍然是理解序列学习的基础。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的RNN进行分类，并给出相应的代码示例。
## RNN 简介
RNN 的主要特点是能够通过其内部状态（记
原创
2024-09-30 03:50:49
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完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签： deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时
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2023-12-18 11:19:05
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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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# RNN 名字分类的实现流程
在本文中，我们将使用 PyTorch 来实现一个 RNN 模型，用于对名字进行分类。这个模型可以根据名字的特征，将其分类为不同的语言。下面是整个流程的概要：
1. 数据预处理：加载名字数据集，将其划分为训练集和测试集，并建立字母到索引的映射。
2. 构建模型：建立一个 RNN 模型，用于处理名字的序列数据。
3. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并评估模型的
原创
2023-08-03 07:54:35
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11.2 Pytorch11.2.5 RNN分类姓氏数据集下载链接：https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip，参考：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html新建data文件夹，下载数据集，并将其解压缩到当前data文件夹中。m
原创
2021-03-03 15:06:33
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Pytorch音频处理 Pytorch Audio Processing使用torchaudio这个库。import matplotlib.pyplot as pltimport torchaudio打开一个音频文件# 音频文件的双声道很接近，所以图上波形边缘有不太明显的两个颜色。filename = 'data/diarizationExample_sr16k_ac2.wav'waveform,
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2024-07-01 21:16:58
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RNN LSTM循环神经网络（分类例子）import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# set random seed for comparing the two result calculations
tf.set_random_seed(1)
# this is dat
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2019-12-25 10:15:00
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在这一篇博文中，我们将探讨如何使用RNN（递归神经网络）在PyTorch中进行新闻分类。随着信息时代的发展，新闻文章的数量与日俱增，自动化的新闻分类成为了一个重要的研究方向。尤其是在信息爆炸的今天，能够快速而准确地对新闻进行分类，不仅能提升决策效率，还能帮助用户获取所需信息。因此，通过构建一个基于RNN的模型，我们可以创建一个高效的新闻分类系统。
> “使用RNN进行新闻分类，可以有效捕捉文章的
概述说话人识别中的损失函数分为基于多类别分类的损失函数，和端到端的损失函数（也叫基于度量学习的损失函数），关于这些损失函数的理论部分，可参考说话人识别中的损失函数
本文主要关注这些损失函数的实现，此外，文章说话人识别中的损失函数中，没有详细介绍基于多类别分类的损失函数，因此本文会顺便补足这一点本文持续更新Softmax Loss先看Softmax Loss，完整的叫法是Cross-entropy
pytorch实现音频分类代码这两天学习了下pytorch，动手练习练习数据集：来源是KAGGLE的一个音频分类的比赛数据集介绍：（需要梯子）https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html数据集分为10类：代表不同的声音在我下载的文件里面是这样的结构 外面是一个train 里面是train.csv 以及Train Train里面包含了一
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2023-09-11 11:04:18
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文章目录生成训练数据构建TextRNN开始训练构建训练数据集训练三件套：模型，loss，优化器开始训练完整代码 生成训练数据这里使用随机数生成训练数据，大家在自己写的时候只需要替换这里就OK了：def get_total_train_data(word_embedding_size, class_count):
"""得到全部的训练数据，这里需要替换成自己的数据"""
impor
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2024-03-07 17:12:23
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本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN，教程来自于作者Sean Robertson写的教程，我根据原始文档，一步一步跑通了代码，下面是我的学习笔记。任务描述从机器学习的角度来说，这是个分类任务。具体来说，我们将从18种语言的原始语言中训练几千个名字，并根据测试集的名字来预测这个名字来自哪一种语言。数据集下载地址：https://download.pytorch.org/tutorial/da
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2023-09-19 06:17:53
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Pytorch RNN 实现新闻数据分类.
原创
2021-07-13 11:37:20
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# 使用 PyTorch 构建 LSTM 文本分类器
## 目录
1. 引言
2. 流程概述
3. 各步骤详解
- 数据准备
- 模型构建
- 训练模型
- 评估模型
4. 结论
## 引言
在自然语言处理（NLP）任务中，文本分类是一项常见的任务，比如情感分析、主题分类等。长短期记忆网络（LSTM）因其能有效处理序列数据而广泛应用于这类任务。本教程将指导你根据
概述上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。文本分类实战整体构建首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型import numpy as np
import torch
import to
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2024-09-03 21:02:05
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RNN:公式：多层RNN，前层的输出ht作为后层的输入xt：双向RNN:因为时刻t的输出不仅取决于之前时刻的信息，还取决于未来的时刻，所以有了双向RNN。比如要预测一句话中间丢失的一个单词，有时只看上文是不行的，需要查看上下文。原理也和RNN差不多，只不过将是将句子中的每个token的向量按句子倒序一个个传入RNN。正向时用正向权重计算，反向时用反向权重计算。 正向计算和反向计算的权重不共享。n
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2024-03-24 10:20:00
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