#!/usr/bin/env python# -#-coding:utf-8 -*-# author:魏兴源# datetime:2021/10/2020:14:13# software:PyCharm"""模型1：Pytorch CNN 实现流程1.图片数据处理，加载数据集2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）3.创建模型类4.初始化模型类5.初始化损失类6.训练模型"""# 1.加载库

前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层的全连接，将类别设置为2，然后将模型放到DEVICE。优化器选用Adam。代码有详细的注释就不说过程了。没有出

介绍在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。1.离散表示（one-hot representation）2.分布式表示（distribution representation）两者区别和关于NLP的基础可以参考其他博客和论文论文：...

代码中使用的语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1nu_TqPtstB8brL2jJ-WtAg提取码：nwdo之前讲了中文的词向量如何训练，这里说说英文的，英语比中文简单多了，也不会有乱码问题，所以这里直接贴出代码。怎么跑起来可以看之前的文章​#!/usr/bin/endimension python# -#-coding:utf-8 -*-# author:by ucas

#!/usr/bin/env python# -#-coding:utf-8 -*-# author:魏兴源# datetime:2021/10/2020:14:13# software:PyCharm"""模型1：Pytorch CNN 实现流程1.图片数据处理，加载数据集2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）3.创建模型类4.初始化模型类5.初始化损失类6.训练模型"""# 1.加载库

理论部分有空再写..全部实现实践代码环境： pytorch1.3.1; sklearn;tqdm训练语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1Pa42E2q9fZ2zXLJ7vLvx8g提取码：o2rg--来自百度网盘超级会员V1的分享项目结构：#!/...