最近在使用Keras和Pytorch处理时间序列数据，在变长数据的输入处理上踩了很多坑。一般的通用做法都需要先将一个batch中的所有序列padding到同一长度，然后需要在网络训练时屏蔽掉padding的值。在pytorch和keras中都有各自对padding值的处理，简单做一下总结。Keras使用Masking层Keras中自带的屏蔽padding值的方式，在网络结构比较简单时使用很方便。
转载
2024-10-02 15:52:51
21阅读
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
转载
2023-12-18 11:19:05
126阅读
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
从本专栏开始，正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长，但大家还是可以学习下的。基础性文章，希望对您有所帮助！文章目录：一.RNN和LSTM
转载
2024-09-04 08:53:21
47阅读
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
转载
2024-03-07 17:12:23
104阅读
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
转载
2023-09-19 06:17:53
246阅读
# 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
转载
2024-09-03 21:02:05
171阅读
在本系列教程中，我们将使用PyTorch和TorchText构建一个机器学习模型来检测情感(即检测句子是积极的还是消极的)。这将使用电影评论上的IMDb数据集完成。在第一篇笔记中，我们将从非常简单的概念开始理解，而不是真正关心好的结果。接下来的笔记将建立在这些知识之上，我们会得到很好的结果。 文章目录引言数据预处理搭建模型训练模型完整代码后续行动 引言我们将使用循环神经网络(RNN)，因为它们通常
转载
2024-01-28 17:29:34
279阅读
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
转载
2024-03-24 10:20:00
255阅读
最近项目组让我做一个文本分类的小任务，我一直习惯了做NLP的各种任务都起手用BERT看效果，这次数据质量较高，虽然label有点多，但F1还是达到了0.9以上。 之前对BERT的预训练过程做过详细解释，文章中的
转载
2024-01-12 23:37:09
100阅读
本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
转载
2024-01-22 21:48:54
235阅读
在本博文中，我将分享如何使用 PyTorch 实现一个基于 RNN 的文本数据标注系统。这一过程不仅包括了模型的构建，还涵盖了数据预处理、训练和评估等多个环节。下面，我将详细介绍这一实现过程，其中包括了各种图表和代码示例，以提高理解和可操作性。
## 背景描述
随着自然语言处理（NLP）的迅速发展，文本数据标注技术已成为许多应用的基础，如命名实体识别（NER）、情感分析等等。文本数据标注的流程
目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1 加载数据集Step2 分词和构建词汇表Step3 构建数据加载器 dataloaderStep4 定义神经网络模型Step5 定义模型训练和评估函数Step6 训练模型Step7 模型评估Step8 预测推理三、完整代码四、参考文档一、项目介绍该项目是来自于Pytorch官方教
转载
2023-10-22 08:50:45
382阅读
目录一、前期准备1.环境准备2.加载数据二、代码实战1.构建词典2.生成数据批次和迭代器3. 定义模型4. 定义实例5.定义训练函数与评估函数6.拆分数据集并运行模型三、使用测试数据集评估模型四、总结 ? 作者：[K同学啊]这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。文本分类一般分为语料库、文本清晰、分词、文本向量化和建模这五步。
转载
2023-10-04 19:33:39
641阅读
代码解读说明一、项目结构二、训练部分2.1 模型导入（models.py解析）2.1.1 __init__函数2.1.2 _prepare_base_model函数2.1.3 _prepare_base_model函数附1 多gpu与断点恢复设置2.2 数据导入（dataset.py解析）2.2.1 __ init __函数2.2.2 _parse_list函数2.2.3 _sample_ind
转载
2023-11-30 18:18:37
76阅读
1.47.Pytorch实现基本循环神经网络RNN (3)Recurrent Neural networks(Rumelhart, 1986)主要用来处理序列型数据，具有对以往数据的记忆功能。下图所示，输入为input和一个状态Hidden0, 输出为output和hidden1. 一般地，对输入到RNN进行处理的第t个数据，也就是第t时刻，输出的隐藏状态可以表示为： 在RNN对序列数据进行处理时
转载
2023-10-18 17:22:41
92阅读
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
转载
2023-09-15 22:08:15
153阅读
上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个
转载
2023-07-17 12:48:42
94阅读
文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码 如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoder decoder这些。 RNN首先是最简单的RNN, 他的模型最简单，就是当前时刻的input, 和上一时刻的hidden state，分别和一个W参数相乘，然后经过一个tanh门即可。还可以加上偏置项，在pytroch官方文档中，偏
转载
2024-07-19 18:13:52
63阅读
