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RSS订阅原创 远程监督、弱监督、有监督、半监督到底怎么区分
半监督：同时用有标签 和 无标签的数据训练。现有小规模的有标签数据训练模型，再将该模型用于预测无标签数据的伪标签。将带伪标签的数据用于训练生成最终模型，远程监督：利用现有知识库(维基百科、知识图谱、百度百科等)生成词典，将词典与非结构化文本进行匹配生成弱标签数据，用弱标签训练模型，：用含有噪声的有标签数据进行训练。：用有标签的数据训练。：用无标签的数据训练。
2023-01-09 13:29:39
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原创 torch.argmax( ,dim=1)
**torch.argmax()**维度本身就很难理解，作为一名小白，这篇用来给同样有维度困扰的你们，里面的例子引用了：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43869268/article/details/107624108x = torch.randn(2,4,5)print(x)> tensor([[[-0.2377, -1.0894, 1.7376, -1.7329, 0.4314], [-1.4899, -0.7765, -0.8258
2021-04-08 11:41:19
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原创 .shape()与.reshape()函数
.shape()和.reshape()函数 .shape()函数如下代码所示， .shape()函数显示出x是2行5列的数组。import numpy as npx = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])#pycharm输出命令print(x.shape)#结果(2, 5).reshape()函数当reshape(-1):x.reshape(-1)print(x.reshape(-1))#输出
2020-12-09 18:16:40
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原创 tensorflow一直报错
tensorflow一直报错：1.最开始是因为我的anaconda的python是3.8，而tensorflow只支持3.5/3.6/3.7，重新创建了一个虚拟环境这次用的python3.7，这次报错变了。2.接着在命令行窗口输入：conda install tensorflow（手动下载） 再回到pycharm，成功！！！！！...
2020-11-23 20:13:12
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空空如也
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