Bert 预训练模型准备中文预训练模型下载当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势keras-bertBert 模型文本分类1、数据准备在GitHub中有酒店评论的数据训练集：测试集：2、代码实现'''提示：受GPU性能的影响，只能运行基础版的bert预训练模型，若出现OOM 适当调整batch_size,maxlen...

有时候自己写了一个Python的包，想在不同的项目中使用，最简单粗暴的方法是直接复制到项目所在目录下，但是这样子每个项目下都得复制一次，能不能像pip安装的那样子直接放到系统的路径下呢？方法一简单粗暴地直接把包直接复制到系统路径下，但是这么做显得很没格调而且不同系统、不同PC的系统目录还不一样，有时候会找不到方法二利用Python自带的setuptools.py进行包装安装安装...

textRNN# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2019/7/4 9:56# @Author: hejipei# @File: keras_sentiment_TextRNN.py""" """from keras import Input, Modelfrom keras.layers import Embedding, Den...

经过一段时间的梳理，今天有时间就把做项目使用的demo写成博客，对研究自然语言的你们提供一些思路。代码都能运行，若有问题，请留言，# -*- coding: utf-8 -*-# @Time: 2019/7/3 9:05# @Author: hejipei# @File: keras_sentiment.py""" """'''好的博客和github''...

在使用python链接hive的时候需要安装依赖包pip install saslpip install thriftpip install thrift-sasl==0.3.0pip install PyHive在安装thrift-sasl的时候会出现报错：error: command 'gcc' failed with exit status 1。解决方案如下Debian/Ubuntu:sud

在使用python链接hive的时候需要安装依赖包pip install saslpip install thriftpip install thrift-sasl==0.3.0pip install PyHive在安装thrift-sasl的时候会出现报错：error: command 'gcc' failed with exit status 1。解决方案如下Debian/Ubuntu:sud

在学习中学会总结是进步的一个阶梯，不断的克服每个小问题，才有可能发现并解决一个大问题，在学习pytorch中记录自己的成果让更多人受益，这是是开源精神的精髓所在。下面是我记录一套使用pytorch框架，若有误请指出。# 详情参考：https://www.jianshu.com/p/e606f8fc1626GPU加速dropout批标准化处理优化器激活函数import torchimport tor

官网-- 安装torch1.1.0的地址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/找到安装CUDA9.0版本的代码# CUDA 9.0conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch直接用上面的代码会发现这样是安装不了的，这是个巨坑。用pip

加载完模型后，就可以继续训练了。确保你已经定义了损失函数和优化器，并且它们的状态也要正确加载（如果你之前保存了它们的话）。然后，按照正常的训练流程进行即可。如果你之前只保存了state_dict，需要先实例化一个与原模型结构相同的模型，然后通过。这样，你就可以从上次保存的地方继续训练模型了。

当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢第三，训练参数大于训练集的风险梯度消失的原因：生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Si...