欲上青天揽明月

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.utils.data as Datatorch.manual_seed(1)IF_CUDA = Falseif torch.cuda.is_available(): try: IF_CUDA = True ...

本文适合已经基本了解crf原理的读者，深入探究代码层面的实现原理1. _forward_alg代码 def _forward_alg(self, feats): # Do the forward algorithm to compute the partition function init_alphas = torch.full((1, self....

pytorch使用batch的时候一定要注意训练和预测的区别，通常需要编写predict代替forward，另外loss_function也需要针对batch进行重构。接下来我会展示出两段代码，展示使用batch的细节。1. 未使用batch的lstm#导入相应的包import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional...

1.下载安装bazel$ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazelhttps://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html2.克隆代码$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflo...

一、正则化的来源 在深度网络的训练中，参数如果没有一个”正则化”的限制，很可能会导致过拟合（容易过大或过小），因此在制定损失函数时，往往加入对参数的约束，这就是正则化，通常的正则化有L1正则，L2正则或者两者的搭配权重使用。无论是L1还是L2正则，都有着把参数量变小的效果，但是L1正则由于函数图像的特殊性，导致了一种稀疏化的特性，便于选择特征。二、L1正则的稀疏化选择特...