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踩了无数个坑！！！咱就说这个spacy咋就这么难装/加载词典，搞了几个小时才搞好，记录一下解决的步骤查了十几个博客，都是告诉小白我：1、 pip install spacy2、 python -m spacy download en#下载模型3、 就可以正常使用了import spacyspacy.load('en')如果您上面的方法可以成功安装并使用，下面就不用看了，如果上面的解决不了您的问题，请跟着小白继续看下去。然而现实是我跟着博客上说的做了，却显示找不到此模型（当时着急解决问题没

kaggle中notebook显示行号点击view，点击Toggle line numbers，即可在cell中看到每行代码的line numberdsw中notebook显示行号点击view，再点击Show Line Numbers，即可看到行号### Jupyter notebook中显示行号可以按照上图点击，也可以使用快捷键，shift+L...

x = torch.Tensor([[1], [2]])print(x.size())print(x)y=x.expand(2,10) print(x.size())y.size()#输出torch.Size([2, 1])tensor([[1.], [2.]])torch.Size([2, 1])torch.Size([2, 10])尝试修改x的第一个元素，并打印查看效果x[0]=-1x#输出tensor([[-1.], [ 2.]])随

class PositionwiseFeedForward(nn.Module): "Implements FFN equation." def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1): super(PositionwiseFeedForward, self).__init__() self.w_1 = nn.Linear(d_model, d_ff)#剖析点1 self.w_2 = nn.Line

def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None): # shape:query=key=value---->[batch_size,8,max_length,64] d_k = query.size(-1) # k的纬度交换后为：[batch_size,8,64,max_length] # scores的纬度为:[batch_size,8,max_length,max_length]

1 说明首先，先给出Transformer的MultiHeadAttention部分的pytorch版本的代码，然后再对于此部分的细节进行解析2 源码class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1): "Take in model size and number of heads." super(MultiHeadedAttention, self

import torchimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef subsequent_mask(size): "Mask out subsequent positions." attn_shape = (1, size, size) print(attn_shape) print(np.ones(attn_shape)) subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn

Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存，类似于python的引用机制，当某一内存内的数据不再有任何变量引用时，这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意，当我们有一部分显存不再使用的时候，这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的，举个例子：device = torch.device('cuda:0')# 定义两个tensordummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*51