最近遇到个新的问题，要对序列标注任务使用交叉熵获得损失，由于没有在网上查找到相关资料，所以就自己整理了一份如何调库的方法。对于文本分类等任务而言，其模型输出的数据格式为 ，这类方法采用 Pytorch 的交叉熵很简单，代码如下：import torch
import torch.nn as nn
# output shape: torch.Size([4, 2])
output = torch
深度学习最迷人的地方在于，它基础概念极简，我们很容易理解的线性变换，说白了，就是y=ax+b，换成矩阵就是y=x.W +b。然后加一个非线性的激活函数，比如logistic,relu等，就构成了一个基本的神经信号单元。但它的内涵和外延变化都是近乎无穷的。首先参数矩阵从维度，初始化是任意的，网络的层数是任意的，还是网络的连接方式也是任意的，激活函数也是可以更换的。这就有无穷种可能性。传统的机器学习
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2023-12-01 22:47:57
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# 使用 PyTorch 进行数据标注的入门指南
在深度学习的项目中，数据标注是非常重要的一步。特别是在使用 PyTorch 进行图像分类、目标检测或语义分割等任务时，数据必须经过精确的标注才能训练出有效的模型。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现数据标注的过程。
## 数据标注流程
以下是数据标注的整体流程：
| 步骤 | 描述
ResNetResNet(Residual Network，残差网络）缓解了深度网络难以训练的问题，它的思想在于让卷积网络学习残差映射而非直接映射。 它的假设是残差映射H(x)-x比H(x)更容易训练，至于理论推导…看不懂ResNet的一个残差模块称为Bottleneck，以ResNet-50的一个卷积组为例尝试构造Bottleneckimport torch
from torch import
# 使用PyTorch进行词性标注
词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging）是自然语言处理中的一项基础任务，旨在为每个单词分配一个表示其语法类别的标签，如名词、动词、形容词等。本文将介绍如何使用PyTorch来实现一个简单的词性标注模型，并通过示例代码进行演示。
## 1. 词性标注的背景
词性标注是理解和分析自然语言的关键步骤，它可以帮助后续的文本分
原创
2024-10-20 05:31:45
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这篇文章主要介绍了用python找出那些被“标记”的照片的相关资料,需要的朋友可以参考下源码传送门环境准备下面的两个第三方模块都可以直接通过pip快速安装，这里使用py36作为运行环境。python3.6requestsexifread思路遍历目录拉取数据集合遍历集合取得exifexif信息整理，并获取实体地址拷贝文件到结果样本目录生成json报告文件基础知识下面是现今相片中会存在与GPS相关的关
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2024-07-01 07:07:29
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一、viterbi算法原理及适用情况当事件之间具有关联性时，可以通过统计两个以上相关事件同时出现的概率，来确定事件的可能状态。以中文的词性标注为例。中文中，每个词会有多种词性（比如"希望"即是名字又是动词），给出一个句子后，我们需要给这个句子的每个词确定一个唯一的词性，实际上也就是在若干词性组合中选择一个合适的组合。动词、名词等词类的搭配是具有规律性的，比如动词+名词的形式是大量存在的，当我们看到
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2024-06-05 12:57:07
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作者：Tobias Schaffrath Rosario编译：ronghuaiyang导读数据的关键性在深度学习中至关重要，而标注又非常的贵，如果能够做到自动标注，那就太好了。这篇文章是对基于图像的深度学习的最常见方法、基本标注方法、标注类型和该任务的自动化级别的一个高级探索。这篇文章可以作为人们基于图像构建人工智能的一个有用的指南。为了便于理解，我们简化了下面的一些概念。标注的介绍基于图像的AI
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2024-08-20 17:42:11
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标注工具大全精灵标注助手功能强大的标注工具。 视觉、音频、自然语义。 初学者首选：强烈推荐！labelmegithub地址: link 支持对象检测、图像语义分割数据标注，实现语言为Python与QT。 支持矩形、圆形、线段、点标注 支持视频标注 支持导出VOC与COCO格式数据实例分割 强烈推荐，实例分割都可以用它标注！通过 labelme_json_to_dataset.py 文件,生成图像分
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2024-05-24 11:45:33
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在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有：拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等）判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所属来源）
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2023-08-21 20:27:04
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本文带你从数据、算力和模型的「暗自较量」中，看清AI的发展趋势。同时，在大模型火热的当下，通过分享多种基于LS工具的自动标注方法，为大家提供高效标注实现思路。文中没有任何数学公式，小白也可放心食用。01 AI三要素：数据、算力和模型AI的早期阶段，由于受到计算机的限制，科学家们致力于发展更加高效的算法。这些算法大多基于统计学，不需要太多的数据和算力，就可以得到不错的结果。典型的例子是上世纪六七十年
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2024-07-24 21:44:11
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@Auto: lyyyyy_16 @Date: 2023/03/13 16:48 @Version: 1.0Autolabelimg自动标注工具前言在做机器视觉有监督方面,通常会面对很多数据集，然后去进行标注，而有些时候我们面对庞大数量数据集的情况下也会感到十分头疼，这个时候Autolabelimg这个自动标注神器就应运而生了。让我们可以实现批量处理图片和标注文件。一、 工具原理和功能1. 原理这
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2024-04-22 10:46:27
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# PyTorch的标注工具：快速构建数据集的利器
数据集的构建是机器学习模型训练的重要一步，而标注工具的有效使用能够显著提高工作效率。在这篇文章中，我们将介绍PyTorch的标注工具，展示其基本用法，并提供实用代码示例，帮助读者更好地理解和应用这一工具。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，因其灵活性和易用性而广受欢迎。它支持动态计算图，方便用户做出直观的调试
原创
2024-09-08 05:51:15
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1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是
文章目录前言说起CDR平软件，相信大家不会陌生，印刷和设计行业广大设计者和老板都比较熟悉，日常平面设计，产品设计都有广泛应用，而且使用频率很高，因此产生了许多行业的应用插件，利用自动化技术辅助，提高工作效率。**一、牛为设计大师是什么？牛为设计大师是一款专业级的CDR插件，专注平面设计的CDR插件，为广大设计师和相关工作提供日常高频操作的插件功能，利用自动化技术，提高工作效率，让工作者们轻松工作
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2023-12-14 02:41:57
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一. 标注工具1.Labelme（官网链接） windows环境： 首先安装Anaconda，Python3+版本。 安装成功后，打开Anaconda Prompt，然后依次输入以下命令。# python3
conda create --name=labelme python=3.6 #创建虚拟环境
conda activate labelme #激活虚拟环境
pip install pyqt5
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2023-09-14 16:28:56
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目录一、背景阅读 个人总结：（半）自动数据标注的方法基本都是采用类似的思路，即通过少量标注数据进行训练后得到一个预训练模型，然后再次基础上对该网络的输出结果进行人工核验，并进一步地进行训练得到第二轮优化模型，往复循环，增加更多数据提高模型精度。（强化）主动学习的加入是将人工核验的过程的工作量再进一步地降低，使网络具有一定的自主决策能力，即网络具有理解自己在数据预
使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词在前面的博文中使用python实现了基于词典及匹配的中文分词，这里介绍另外一种方法， 这种方法基于字标注法，并且基于最大熵法，使用机器学习方法进行训练，将训练出的模型 用于中文分词，效果优于基于词典及匹配的分词方法。 Table of Contents 1 背景知识2 分词思想2.1 以字分词2.2 机器学习3 实验及代码3.1 数据来源3.2 各部
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2023-09-05 18:26:39
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我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器!要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！传统的人工标注方式成本非常高，而且很耗时间，在有些情况下根本就是不现实的，例如可能涉及到隐私的问题。当需
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2024-10-16 09:33:59
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# NLP自动标注：智能化文本处理的未来
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交集，旨在使计算机理解和生成人类语言。自动标注作为NLP中的一个关键应用，使得文本数据的处理变得更加高效。在本文中，我们将探讨自动标注的基本概念、应用、以及一个简单的代码示例，帮助更好地理解这一技术。
## 自动标注的基本概念
自动标注是指用算法自动为文本数据添加标签的过程，这些标签可以是情感、主题、实体等
