torchcrf的简单使用

1. 安装torchcrf，模型使用

安装：pip install TorchCRF
CRF的使用：在官网里有简单的使用说明
注意输入的格式。在其他地方下载的torchcrf有多个版本，有些版本有batch_first参数，有些没有，要看清楚有没有这个参数，默认batch_size是第一维度。
这个代码是我用来熟悉使用crf模型和损失函数用的，模拟多分类任务输入为随机数据和随机标签，所以最后的结果预测不能很好的跟标签对应。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random
from TorchCRF import CRF
from torch.optim import Adam
seed = 100

def seed_everything(seed=seed):
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    torch.backends.cudnn.deterministic = True

num_tags = 5
model = CRF(num_tags, batch_first=True)  # 这里根据情况而定
seq_len = 3
batch_size = 50
seed_everything()
trainset = torch.randn(batch_size, seq_len, num_tags)