joy1313_的博客

Bert的原理这里有讲，懂了原理以后这个项目就是“小菜一碟”这个项目是根据hotel评价的项目，数据集类似于这样，（你可以参考这个自己去kaggle，paperwithcode，github找一些其他数据集，外卖评价啊景点评价啊都一个原理）其中“，”前的1是好评，0是差评，后边是评价​​这个项目就是根据这些评价，来预测这是好评还是差评的预测，高级一点说，也就是情感预测。

首先我们先定义一个类，这个类一般有三个函数，在 PyTorch 中，自定义数据集类通常继承自，一般需要实现__init__和__len__这三个方法（规定死的）data = np.array(csv_data[1:]) # 1: 第一行后面的if mode == "train": # 训练数据逢5选4， 记录他们的所在行elif mode == "val": # 验证数据逢5选1， 记录他们的所在列col_idx = [i for i in range(0,93)] # 若全选，则选中所有列。

我们现在共有4个维度的数据，比如说一个手机的颜值、性能、颜色、大小，我们来根据这四个维度的数据想要来推测一个手机的价格。假设现在这四个维度的数据和手机价格满足某种线性关系，我们要通过深度学习来预测这种线性关系。如图所以y = w1x1 + b1 + w2x2 + b2 + w3x3 + b3 + w4x4 + b4即y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + b（所有常数合为一个b）其实我们可以表示为矩阵运算的，假设有500组数据。