logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

pytorch深度学习简介(包括cnn,rnn等我只挑我感觉有必要记录)

本文简单得说一下神经网络,以及常见得几个神将网络。仅仅记录了个人觉得需要记录得。供大家参考学习

#深度学习#pytorch#cnn +1
PyCharm安装torch以及pytorch-pretrained-bert简单使用

安装torch运行Pycharm中的代码时候提示ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’。试了很多种方法都不行,然后进入官网查了下具体的安装方法,附上网址https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。摘取一段放在这里供大家参考。# CUDA 10.0pip install torch===1.2

#自然语言处理#人工智能
学习笔记——python版本管理神器miniconda安装以及使用指南,纯干货!

Miniconda简介Miniconda是一款小巧的python环境管理工具,安装包大约只有50M多点,其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda,就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。本文是在Windows 10系统下进行下载和安装。这个虚拟环境是比较好用的下载可以进入miniconda的官网下载,也可通过以下链接直接进入下载页面。下

#python#自然语言处理#机器学习 +1
学习笔记——pycharm最详细安装教程

一、下载安装PyCharm1、进入官网PyCharm的下载地址:链接:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows.2、professional表示专业版,community是社区版,推荐安装社区版,因为是免费使用的,我选择的是社区版,下载文件的储存位置出现pycharm-community-版本号。、3、点击安装,修改安装路

#pycharm#python
实现pycharm运行.sh文件——本地运行和打开服务器终端

实现pycharm运行.sh文件——本地运行和打开服务器终端

#pycharm#ide#python
学习笔记——python版本管理神器miniconda安装以及使用指南,纯干货!

Miniconda简介Miniconda是一款小巧的python环境管理工具,安装包大约只有50M多点,其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda,就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。本文是在Windows 10系统下进行下载和安装。这个虚拟环境是比较好用的下载可以进入miniconda的官网下载,也可通过以下链接直接进入下载页面。下

#python#自然语言处理#机器学习 +1
学习笔记——pandas和df进行数据处理使用笔记(入门篇)

pandas作为数据处理必备工具包,记录一下学习的坑pandas默认的处理对象是DataFrame,安装之后加载一代码示例意义解读import pandas as pd#整个数据集不能装入一台计算机的内存中,因此我们选择前100,000个记录,# 并使用外存学习算法(Out-of-core learning algorithm)来有效地获取和处理数据。df= pd.read_csv('D:\120

#python#自然语言处理#机器学习
学习笔记——zhon库的简介、安装、使用方法之详细攻略

zhon库的简介Zhon是一个Python库,它提供了中文文本处理中常用的常量。包括常用常量:中日韩文字和部首中文标点符号汉语句子规则表达模式拼音元音、辅音、小写、大写和标点符号拼音音节、单词和句子规则表达模式诸印文字竹音音节规则表达模式CC-CEDICT字符zhon库的安装pip install zhon如果有pycharm直接搜索安装zhon库的使用方法1、在字符串中查找CJK字符、验证拼音音

#python#自然语言处理#机器学习
学习笔记之——YEDDA

YEDDA1、使用环境:Ubuntu 16.04python2.72、下载YEDDAhttps://github.com/jiesutd/YEDDA在上述使用环境下,运行YEDDA-master文件夹下的YEDDA.py文件,如出现python -tk package问题:sudo apt-get install python-tk然后如果你的电脑中安装了python3,而且是默认python3的

#python#github#windows +2
input_Ids, attention_mask

1, input_ids: 将输入到的词映射到模型当中的字典IDinput_ids = tokenizer.encode("I love China!", add_special_tokens=False)# print:[100, 657, 436, 328]# 可以使用 如下转回原来的词,在选用的模型是Roberta可以用这个转回原来的#RoBERTa相较于BERT最大的改进有三点:1.动态M

#python#nlp
    共 13 条
  • 1
  • 2
  • 请选择