前奏：【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例【NLG】(二)文本生成评价指标—— METEOR原理及代码示例【NLG】(三)文本生成评价指标—— ENTROPY原理及代码示例1.diversity2.优缺点3.如何算diversity...

前奏：【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例【NLG】(二)文本生成评价指标—— METEOR原理及代码示例【NLG】(三)文本生成评价指标—— ENTROPY原理及代码示例【NLG】(四)文本生成评价指标—— diversity原理及代码示例1.kl_divergence原理2.优缺点3.如何算kl_divergence...

1.什么是hadoop处理框架？Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。2.hadoop框架包含哪些组件及其功能新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：HDFS：主...

1.需求背景：当执行到某一步骤后，发现结果不是想要的那种形式，希望这一次循环重新执行，需要跳转到固定位置。2.使用goto：（1）安装gotopip install goto-statement（2）使用goto完成一个小例子官方文档见：https://pypi.org/project/goto-statement/注意：如果你在ide山运行label 和 goto 下有红色波浪线提示错误。不用理

前奏：【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例1.METEOR原理2.优缺点3.如何算BLEU

1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络

这里尝试一下网上找到pyorch模型训练加速技巧，尝试一下，看看加速的效果，然后尽可能分析一下加速在哪个地方。1.有时我们会发现，使用Pytorch的模型，训着训着，越来慢了或者outofmemory，这时我们该怎么解决呢？主要是因为，模型可能在不断的产生临时变量，这个时候，我们可以设置程序每隔多少次进行一次清除操作：torch.cuda.empty_cache()2.在数据读取速度不变的情况下，

问题：训练bert分类模型时候，报错如下：<torch.utils.data.dataloader.DataLoader object at 0x7f63fe59a588>Epoch [1/50]/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:108: cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel: b

seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。很多自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘，智能问答等，传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案)，这对素材的完善程度要求很高。seq2seq模型

聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。聚类和分类的区别聚类(Clustering)：是指把相似的数据划分到一起，具体划分的时候并不关心这一类的标签，目标就是把相似的数据聚合到一起，聚类是一种无监督学