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就会是false,从而无法进入compute_metrics方法。这样就可以进入compute_metrics函数了。生成式任务如果没有标签字段,即。

用pytorch实现经典的LeNet网络。网络结构图:模型建立代码LeNet包含如下层:二维卷积层([32,32]→[6,28,28])([32,32] \rightarrow [6,28,28])([32,32]→[6,28,28]),激活函数relurelurelu池化层(→[6,14,14])(\rightarrow [6,14,14])(→[6,14,14])二维卷积层(→[16,10,1
catimport torcha1 = torch.rand(4, 3, 32, 32)a2 = torch.rand(5, 3, 32, 32)a3 = torch.rand(4, 1, 32, 32)a4 = torch.rand(4, 3, 16, 32)# 要求其他维度必须相同print("torch.cat([a1, a2], dim=0): ",torch.cat([a1, a2],
AOV网与拓扑排序AOV网在一个表示工程的有向图中,用顶点表示活动,用弧表示活动之间的优先关系,称这样的有向图为顶点表示活动的网,简称 AOV网(activity on vertex network)。AOV网中的弧表示了活动之间存在的某种制约关系。在AOV网中不能出现回路,否则意味着某活动的开始要以自己的完成为先决条件,显然,这是荒谬的。因此判断AOV网所代表的工程是否能顺利进行,即判断它是否存
本文讨论**“大语言模型生成的错误是否能被检测出来?”**这个问题,并做了一系列研究实验。大语言模型的出现对自然语言处理领域造成变革性的影响。然而,像ChatGPT这样的大语言模型有可能被用来制造错误信息,这对网络安全和公众信任构成了严重威胁。大语言模型制造的错误信息会比人类构造的错误信息产生更大的危害吗?如何利用大语言模型生成错误信息?人类是否能检测大语言模型生成的错误信息?侦测器是否能检测大语

四则运算import torcha = torch.tensor([[1,2],[3,4]])b = torch.tensor([[10, 20]])# 加print("torch.all(torch.eq(a+b, torch.add(a,b))):",torch.all(torch.eq(a+b, torch.add(a,b))))print("a+b:\n{}\n".format(a+b))
pytorch在torch.utils.data 对常用数据加载进行了封装,可用很容易实现数据读取和批量加载。DataSetDataSet 是 pytorch 提供的用于包装数据的抽象类。可以通过继承并实现其中的抽象方法来自定义DataSet。自定义DataSet要继承并实现两个成员方法:__getitem__(self, idx) :该方法需要实现通过索引获得一条数据。__len__(self)
view reshape 重塑import torcha = torch.rand(4, 1, 28, 28)print("a.shape:", a.shape)print("a.view(4, 28*28):", a.view(4, 28*28).shape)print("a.view(4*28, 28):", a.view(4*28, 28).shape)print("a.view(4, 28
描述使用RNN,实现通过sin(x)sin(x)sin(x)预测cos(x)cos(x)cos(x)。这是pytorch-handbook中的一个样例,具体网址如下:pytorch-handbook/chapter3/3.3-rnn实现代码import numpy as npimport torch.nn as nnimport torchimport torch.optim as optimim
class Vocab功能:用于创建字典和应用字典函数:__contains__(token: str) → bool功能:用于判断传入的词语是否存在于词典中。参数:token:字符串。需要判断的词语。返回值:布尔值。传入单词是否在词典中__getitem__(token: str) → int功能:获得传入单词在词典中的索引。参数:token:字符串。需要获得索引的词语。返回值:整型。对应的索引







