Pytorch（GPU）训练RE-NET知识表示学习模型-记录

最新推荐文章于 2023-08-13 22:24:56 发布
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#pytorch #自然语言处理

个人学习记录
2021.1.27

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地址：INK-USC /RE-Net
保存在文件夹【RE-Net】里，文件如图
在这里插入图片描述

1 配置环境

用的是anaconda+pycharm

安装anaconda

安装pycharm

确定版本匹配情况

主要是显卡型号、驱动版本，cuda版本，cudnn版本，Torch版本

查看显卡及驱动

现在用的是win10，
Win10系统下如何查看电脑显卡的型号配置
直接在任务管理器中看了
在这里插入图片描述

查看/安装cuda
Torch版本匹配

配置pytorch

新建一个Python3.

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PyTorch实战：BI-LSTM模型的情感分析详解
lazycatlove的博客
06-24 1320
此次是基于pytorch框架简单地实现了bi-lstm模型进行文本分类，采用sigmoid函数的输出作为情感值是很不合理的，应该叫倾向值，或者不看该数据也是可以的，只关心正负向就行。后续将继续学习使用预训练词向量进行训练。自己也是个小白，还得继续学习。
PyTorch - 34 - 在GPU上进行PyTorch - 使用CUDA训练神经网络
weixin_48367136的博客
01-13 2701
Welcome to deeplizard. My name is Chris. In this episode, we're going to learn how to use the GPU with PyTorch. We'll see how to use the GPU in general, and we'll see how to apply these general techniques to training our neural network.
Python-用pytorch实现了几种知识图谱表示算法
08-11
该项目整理了知识图谱表示常用的四个数据集，提供了数据清洗整理的代码，用 PyTorch 实现了四种基于平移的算法。在评估阶段，使用了多进程加速，将 MeanRank 和 Hits@10 的评估时间压缩到小于 1 分钟。
RE-NET
最新发布
邱邱的博客
08-13 1494
之前的研究集中在预测观察到的时间戳中的事实或使用时间点过程估计观测未来事件的条件概率。我们需要一种方法，可以随着时间顺序地推断图结构，并且可以在时间建模期间合并局部结构信息。于是提出RE-NET。RE-NET的关键思想基于以下观察：1.预测未来事件可以被视为实体之间多关系交互作用的连续推理：2.时间上相邻的事件可能携带相关的语义和信息模式，这可以进一步帮助告知未来的事件：3.多个事件可能在同一时间窗口内发生，并且由于他们共享实体而显示出结构依赖关系。
基于PyTorch的知识图谱表示
01-04
基于PyTorch的知识图谱表示，实现了TransE、TransH、TransR、TransD四种算法
RE-Net:周期性事件网络
05-04
递归事件网络（RE-Net）的PyTorch实施 论文： TL; DR：我们提出了一种自回归模型，以在时间知识图（外推问题）上的未观察时间推断图结构。 该存储库包含本文中描述的RE-Net架构的实现。 知识图推理是自然语言处理中的关键任务。 在每个事实都与时间戳相关联的时间知识图上，任务变得更具挑战性。 现有的大多数方法都将重点放在过去的时间戳上，而这些时间戳无法预测将来发生的事实。 本文提出了递归事件网络（RE-Net），这是一种用于预测未来交互的新型自回归体系结构。 事实（事件）的发生被建模为以过去知识图的时间序列为条件的概率分布。 具体来说，我们的RE-Net使用循环事件编码器对过去的事实进行编码，并使用邻域聚合器在同一时间戳下对事实的连接进行建模。 然后，可以基于两个模块以顺序的方式推断未来的事实。 我们通过将来在五个公共数据集上的链接预测来评估我们提出的方法。 通过广泛的实验，
R-net：PyTorch中的R-net，带有ELMo
03-03
R-net在和的非正式实现。 实际上，我并没有完全重现本文的模型，因为有些细节对我来说不是很清楚，而且自我匹配的动态关注需要太多的记忆。 相反，我根据 （在Tensorflow中）实现了R-Net的变体。 原始R-net和HKUST R-net之间的最大区别是： 原始R-net在RNN的每个步骤中都进行关注，这意味着隐藏状态会参与关注度计算。 我称其为动态关注。 在HKUST R-Net中，在执行RNN之前要先计算注意力（成对编码器和自匹配编码器）。 我称它为静态注意力。 中的一些细节可以提高性能： 问题和段落共享相同的GRU句子编码器，而不是分别使用两个GRU编码器。 句子编码器具有三层，但其输出是三层的连接，而不是顶层的输出。 配对编码器和自匹配编码器中的GRU只有一层，而不是三层。 变差应用于（1）RNN的输入（2）注意输入 此外，此回购添加了ELMo单词嵌入，从而进
matlab精度检验代码-ReID_IDE_pytorch:用于Re-ID的IDE基准模型
05-22
matlab精度检验代码用于Re-ID的IDE模型 这是一个基线模型，与使用softmax损失的标准图像分类模型完全相同。 更具体地说，在培训过程中，每个身份都被识别为特定的班级。 例如，在Market-1501中有751个类别（751个...
Human-Segmentation-PyTorch:在PyTorch中实现的人体分割模型，训练推理代码和训练后的权重
05-04
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renet-50的caffemodel与deploy.ptototxt
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ResNet模型——pytorch实现
Peach_____的博客
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【代码】ResNet模型——pytorch实现。
【论文】ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
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https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994
论文阅读：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
漩涡小林的博客
03-02 3991
文章目录1 摘要2 亮点2.1 使用RNN处理图像2.2 ReNet总体结构3 效果4 结论5 参考资料 1 摘要 本文提出一个叫ReNet的深度神经网络结构用于目标识别，该网络使用RNN代替了大部分的卷积+池化操作部分，通过使用RNN单元对图像块进行横向扫描、垂直扫描得到两个特征图再进行拼接。该网络在MNIST、CIFAR-10、SVHN数据集均有较好的表现。 2 亮点 2.1 使用RNN处理图...
简记ReNet
小村长技术blog
12-17 8973
ResNet论文给出了Resnet有3中类型，ResNet50[res3 res4 res6 res3]，ResNet101[res3 res4 res23 res3]和ResNet152[res3 res4 res36 res3]层卷积。 ResNet50[res3 res4 res6 res3]中第一个3表示res2a+res2b+res2c, 而res2a又包含三层卷积，res2a = res
附代码 ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
weixin_44543648的博客
12-18 2034
ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks 论文解读 摘要： 本文提出了一种基于递归神经网络的用于图像识别的深度神经网络结构。所提出的网络被称为ReNet，用深度卷积神经网络中普遍存在的卷积+池化层替换为四个RNN，它们在图像的两个方向上水平和垂直扫描。 网络结构： ReNet架构背后的基本思想是：四个RNN在不同的方向上扫描底层功能： （1）从下到上到下，（2）从上到下，（3）从左到右，（4）从
RGCN layer implementation in pytorch
纪大福
07-20 810
RGCN layer implementation in pytorch class GraphConvolutionLayer(Module): # RGCN def __init__(self, in_features, out_features, activation, edge_type_num, dropout_rate=0.): super(GraphConvolutionLayer, self).__init__() self.edge_type_num
论文导读 | Recurrent Event Network: Global Structure Inference over Temporal Knowledge Graph
weixin_48167662的博客
06-13 4693
作者：北京大学 李荆 编者按 本文介绍一篇ICLR-RLGM 2019的文章，由Woojeong Jin, He Jiang, Meng Qu, Tong Chen, Changlin Zhang, Pedro Szekely, Xiang Ren. 所著。该工作主要聚焦于时序性的，多关系的图数据结构（e.g. 时序知识图谱）。本文提出RE-NET模型，对时序知识图谱进行序列性的全局结构推理，以此来预测未来时刻的事件发生。RE-NET能有效的提取时序知识图谱中的时序性和结构性的信息，从而在事件预测中展示出强
RE-Net在时间知识图上的未来交互预测PyTorch实现
PyTorch的一个显著特点是其易于使用的GPU加速功能，使得进行大规模模型训练成为可能。 #### 2. 自回归模型与时间知识图 自回归模型是一种统计模型，其预测当前值时依赖于先前值的模型。在时间知识图中，自回归模型...
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