复现《Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences》中的模型完成问答任务

本文记录了在读《智能问答与深度学习》时,复现BilateralMulti-PerspectiveMatching源码过程中遇到的问题及解决方案,包括下载词向量处理工具包glove.6B.zip和解决权限问题的具体步骤。

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这是本人最近在读《智能问答与深度学习》著作时,尝试运行作者提供的关于复现《Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences》源码的过程中所遇到的一些问题以及解决措施,进行的整理记录,相关的资料请自行前往仓库地址进行下载。

  • 1 cd .. &bash download.sh
    这一步需要下载词向量处理工具包glove.6B.zip,该文件有860多M,建议去网页下载后再拷到虚拟机中的项目所在文件夹下,不然速度会很慢。
    2 cd .. &python preprocess_wiki.py
    先根据提示将需要用到的包进行下载安装。
    下面展示一个让我很头疼的错误和最终解决措施(仅供参考):
    在这里插入图片描述
    上网去查了相关解决措施,说是无权限对该文件夹进行相关的操作,按照一些网友的方法,将路径修改为文件所在的绝对路径,但还是没有解决问题,所报的问题还是一样的。无奈之下又继续分析问题并探索解决措施。
    最后终于在一番折腾之下找到问题的根源和解决措施了,如下所示:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    总结:文件的权限被限制为只有root用户才能进行读/写/执行操作,其他用户只能进行读操作,通过sudo chomd -R 777命令将相关文件权限修改为777(任何用户都可以进行读/写/执行操作)即可。
### 关于Ultra-Definition Image Dehazing via Multi-Guided Bilateral Learning的代码实现 此方法的核心在于通过深度卷积神经网络(CNN)构建仿射双边网格,这是一种高效的特征表示方式,能够保留图像中的细节边缘和纹理信息[^2]。为了实现这一目标,算法设计了多个指导矩阵来帮助仿射双边网格更好地恢复高质量特征。 #### 主要组件解析 1. **仿射双边网格** 构建仿射双边网格是为了有效地捕捉并处理图像的空间和色彩信息。这种结构允许模型在不同尺度下操作,并且能够在保持局部特性的前提下去除雾霾影响。 2. **多导引机制** 多个制导矩阵用于辅助仿射双边网格的工作。这些矩阵提供了额外的信息通道,使得模型可以从不同的角度分析输入数据,从而提高最终输出的质量。 3. **高效推理引擎** 该框架不仅关注准确性,同时也注重效率。实验结果显示其能在实际应用中达到每秒超过一百帧的速度,适用于实时场景下的超高清视频流处理。 #### Python 实现概览 下面是一个简化版Python伪代码示例,展示了如何使用PyTorch库搭建上述提到的主要模块: ```python import torch from torchvision import models, transforms import numpy as np class AffineBilateralGrid(torch.nn.Module): def __init__(self): super(AffineBilateralGrid, self).__init__() # 定义仿射变换参数初始化逻辑 def forward(self, input_image): # 执行前向传播过程,返回经过仿射双边网格处理后的结果 def create_guidance_matrices(input_tensor): """ 创建一组或多组指导矩阵作为附加信息源给到仿射双边网格层 :param input_tensor: 输入张量 :return: list of guidance matrices """ pass if __name__ == "__main__": device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = AffineBilateralGrid().to(device) preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((512, 512)), # 调整大小至固定尺寸 transforms.ToTensor(), # 将PIL图片转换为tensor形式 transforms.Normalize(mean=[0.485], std=[0.229]) # 归一化预处理 ]) img_path = 'path_to_your_hazy_image.jpg' image = Image.open(img_path).convert('RGB') tensor_input = preprocess(image).unsqueeze_(0).to(device) guidances = create_guidance_matrices(tensor_input) output = model(tensor_input) ``` 这段代码仅作为一个概念验证性质的例子,并未完全按照论文描述的具体架构进行编码;具体实现还需要参照原始文献以及官方发布的训练脚本或开源项目来进行调整优化。
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