pytorch中没有string数据类型的处理

原创 已于 2022-05-10 20:56:17 修改 · 758 阅读 · 0 ·
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#python #pytorch

于 2022-05-09 22:13:18 首次发布
这篇博客探讨了在处理文本数据时，如何从传统的one-hot编码过渡到更有效的词嵌入技术，如word2vec和GloVe。这些方法在解决单词之间的关联性和相似性方面展现出优势，尤其对于中文等汉字众多的语言。此外，还讨论了如何应用这些技术来改善大规模词汇库的处理效率。

One-hot

  1. 使用one-hot编码对单词进行编码（适用于有限且少量词库的数据）
  2. one-hot对英文字母编码（仅26维向量）

Embedding

  1. word2vec
  2. glove

解决“i dislike”和“i like”之间单词相关性和类似中文汉字较多的数据问题

pytorch导入出错，字符串操作
qq_41081593的博客
01-08 272
当出现无法导入其他自己制作的文件 在总的项目文件夹上右键 -> Mark Directory as -> Sources Root 新的改变
Pytorch2
birdooo的博客
03-12 536
Day2 Python对应pytorch数据类型 例如表示3，则IntTensor（3） ，dimension为0 表示一个矩阵，则dimension为2 string例如‘hello’，没有对应的，因为pytorch是处理数值的 所以用pytorch处理string类型时，用数字编码表示 One-hot 例如 [1,0]表示dog [0,1]表示cat 但是两个单词的相关性无法在one-hot中显示，比如I like和I don’t like A的ASCII.
PyTorch基本数据类型
Temmie1024的博客
05-14 1451
PyTorch是没有string类型的，需要使用编码的方式来表达字符串。 下图也可以看到数据部署到CPU与GPU的类型描述是不同的。 type(a)查看a的类型 isinstance(a,torch.FloatTensor),判断a是否为torch.FloatTensor类型，是返回True data=data.cuda()可以将数据部署位置变更为GPU 标量 dim=0 标量一般用在网络的最终输出，计算损失函数值 生成维度为0的数据 a=torch.tensor(值)#生成标量数据并赋给a a.sha
Pytorch——pytorch的基本数据类型
橙子的博客
04-11 1962
1、python与pytorch的区别 对pytorch来说怎么处理python中的string类型： pytorh没有控件来处理string类型，在pytorch中用数字编码来替代。 第一，采用One-hot的形式来表示，[0,1,0,...] 第二，采用Embedding的形式来表示,常用的编码器Word2vec和glove。 2、pytorch的数据类型 3、数据类型的判断 a=torch.randn(2,3) #这是一个二维的tensor，随机初始化两行三列 print(a.
Python String类型详解
qq_39751320的博客
02-19 2442
前言 在python中，String是代表Unicode字符的字节数组。但是在python中没有单个的字符数据类型，'a’这种只是长度为1的string String基本操作 1.创建String 在python中创建字符串可以用单引号，双引号甚至是三引号。 >>>a='ada' >>>b="dsfsg" >>>c='''dasfdf''' ...
PyTorch中的张量数据类型
Z_YuSen的博客
01-10 816
这篇博文是一个pytorch初学者的整理笔记，关于PyTorch中的张量数据类型及其代码示例的内容，如有不对还请大家批评指正。
[Deep Learning]——PyTorch基本数据类型
weixin_42067873的博客
09-11 458
ALL is about Tensor
python常用函数和方法-Python字符串string常用方法和函数
weixin_39825872的博客
11-11 373
join合并，以join前的string为分隔符，将列表中的元素合并为一个新的字符串str_1="*".join(["Are","you","ok"])print(str_1)#结果Are*you*ok分隔，split将string根据分隔符分隔成列表，也可以带参数num（分隔次数）splitlines，按照行(&qu...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 411
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1845
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 312
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
python中快速更新ini文件之方法~
最新发布
英布之剑的优快云 Blog
12-02 81
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 456
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
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本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
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摸鱼的老谭
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Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求
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【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。
检查cuda是否安装成功
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cuda安装完成后输入nvcc --version查看cuda是否安装成功。在cmd命令窗口中输入nvidia-smi查看需要安装的CUDA版本。
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华兴上机技能模拟题：代码如下： 解析 核心功能：界面效果：运行后会生成标题为 “调查” 的窗口，包含提示标签和 4 个复选框，其中 “学长推荐” 默认勾选，支持鼠标点击切换选中状态。如何在代码中获取选中的复选框的值？要获取复选框的选中值，可以通过遍历绑定的变量来判断状态（为选中，为未选中），以下是具体实现方法：在代码中添加一个按钮，绑定点击事件，遍历所有复选框的变量并收集选中的文本： 方法 2：实时监听复选框状态变化 如果需要实时获取选中状态，可以给复选框绑定事件： 关键逻辑说明
Pandas也会掉坑？数据开发者必踩的局限与避坑指南
不会写DN的博客
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Pandas作为Python数据分析核心工具，虽简化了数据操作，但在大数据、复杂计算场景下存在显著局限。本文从三大模块剖析其不足： 性能陷阱：向量化操作被误用为Python循环（如iterrows()），导致效率骤降；内存密集型设计易引发溢出，建议分块读取或使用Dask。 数据处理盲区：动态类型推断易丢失关键信息（如身份证前导0），需强制指定dtype；缺失值填充需结合分组逻辑避免偏差。 工程化短板：受GIL限制无法有效并发，推荐Modin实现多核并行；超大数据需迁移至Dask等分布式框架。 文末提
PyTorch基础：数据类型与字符串标注
在PyTorch中，理解基本数据类型是构建神经网络模型的基础。常见的数据类型包括： 1. `torch.FloatTensor`: 这是32位浮点数Tensor，通常用于大多数计算，因为它们提供了良好的精度和速度平衡。 2. `torch....
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