8 -柚子皮-

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中文分词:正向最大匹配与逆向最大匹配

正向(前向)最大匹配与逆向(后向)最大匹配。所谓词典正向最大匹配就是将一段字符串进行分隔,其中分隔 的长度有限制,然后将分隔的子字符串与字典中的词进行匹配,如果匹配成功则进行下一轮匹配,直到所有字符串处理完毕,否则将子字符串从末尾去除一个字,再进行匹配,如此反复。示例说明示例1:对字符串:“研究生命的起源”进行分词。假定我们的字典中的相关内容如下:研究研究生...

2020-04-15 00:36:36

深度学习:批归一化Batch Normalization

深度神经网络模型训练难,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 自 2015 年由Google 提出之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世。Normalized的作用1.1 独立同分布与白化1.2 深度学习中的 Internal Covariate Sh...

2019-08-08 15:48:19

Tensorflow:名字/变量空间和变量共享

name_scope: 为了更好地管理变量的命名空间而提出的。比如在 tensorboard 中,因为引入了 name_scope, 我们的 Graph 看起来才井然有序。 variable_scope: 大部分情况下,跟 tf.get_variable() 配合使用,实现变量共享的功能。with tf.variable_scope('scopename', reu...

2019-08-01 21:13:12

Tensorflow:模型保存和服务

tensorflow模型保存和使用TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习,任何操作(如卷积、池化等)都需要operator,保存和恢复操作也不例外。在tf.train.Saver()类初始化时,用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph,所以类初始化操作应在搭建Graph时完成。TensorFlow会将变量保存在二进制checkpoint文...

2019-07-13 17:38:28

PyTorch:安装和配置

安装pip安装pip3 install torch torchvisionmacos还需要安装brew install libomp否则出错:ImportError: dlopen(/...torch/_C.cpython-36m-darwin.so, 9): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib...

2019-07-13 17:09:56

深度学习:bert embedding用法详解

环境配置下载bert已训练好的模型如BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters解压到目录/.../chinese_L-12_H-768_A-12/,其中...为你自己的某个目录。[https://github.co...

2019-07-13 17:09:27

Keras:模型评估

keras模型评估keras能用的模型评估不多,有的可能是这些评估在keras框架下不准确,如果要用,可以使用tensorflow或者sklearn中的评估模型。tensorflow:from tensorflow.python.estimator import trainingresult = training.train_and_evaluate(dnn_estimat...

2019-07-13 17:08:37

Keras:框架架构

from:-柚子皮-ref:

2019-07-13 17:08:06

Tensorflow:常见错误

Tensorflow SSE报错TensorFlow wasn't compiled to use SSE (etc.) instructions, but these are available解决:os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'[TensorFlow wasn't compiled to use SSE (etc.) instru...

2019-07-13 17:06:54

Tensorflow:可视化学习TensorBoard

用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图,绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据(如其中传递的图像)。tensorflow.summaryscalar一般用于数值的显示如tf.summary.scalar(softmax_cross_entropy) tf.summary.scalar(loss)histogram一般用于向量的分布...

2019-07-13 17:06:31

Tensorflow:模型调参

Tensorflow中使用gridsearch1 使用tf.contrib.learn.estimators使用tf中自带的Estimator将自定义的tf模型转换成估计器,输入到sklearn中的gridesearch运行。# My custom model. # Feature request: New params dict with values filled ...

2019-07-13 17:06:14

Tensorflow:模型训练tensorflow.train

深度学习训练中的几个概念(1)batchsize:批大小。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目,其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data:label}获得的,而是由一组数据加权得到的,这一组数据的数量就是[batch size]。当然batch size 越大...

2019-07-13 17:05:51

Tensorflow:seed用法详解

##### file1 #####import tensorflow as tf# tf.set_random_seed(1234)# a = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2], 0, 1), name="aaa")a = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2], 0, 1, seed=1234, name...

2019-07-13 17:05:17

Tensorflow:estimator训练

学习流程:Estimator 封装了对机器学习不同阶段的控制,用户无需不断的为新机器学习任务重复编写训练、评估、预测的代码。可以专注于对网络结构的控制。数据导入:Estimator 的数据导入也是由 input_fn 独立定义的。例如,用户可以非常方便的只通过改变 input_fn 的定义,来使用相同的网络结构学习不同的数据。网络结构:Estimator 的网络结构是在 model_fn 中独...

2019-07-13 17:04:17

Tensorflow:分类模型评估

使用tf.estimator时,如果调用 Estimator 的 evaluate 方法,则 model_fn 会收到 mode = ModeKeys.EVAL。在这种情况下,模型函数必须返回一个包含模型损失和一个或多个指标(可选)的 tf.estimator.EstimatorSpec。虽然返回指标是可选的,但大多数自定义 Estimator 至少会返回一个指标。TensorFl...

2019-07-13 17:03:57

TensorFlow:交叉熵损失函数

基础softmax归一化计算什么是logits? logits就是神经网络模型中的W * X矩阵,注意不需要经过sigmoid,即为未通过激活函数的原始输出。Tensorflow "with logit": The input_vector/logit is not normalized and can scale from [-inf, inf].[What...

2019-07-13 17:03:28

Tensorflow:tf.contrib.lookup索引构建和查询

ndex_to_string_table_from_file和index_table_from_filepy3。从文件中构建int->string映射和string->int映射,分别返回tf.contrib.lookup.HashTable对象和tf.contrib.lookup.IdTableWithHashBuckets对象,其中的属性及函数参考链接。但是index_to...

2019-07-13 17:02:55

Tensorflow:输入输出

Tensorflow输入Dataset读取使用dataset读取batch数据示例DEBUG = Truemlb = MultiLabelBinarizer()with open(os.path.join(DATADIR, 'vocab.tags.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f: mlb.fit([[l.strip() for l ...

2019-07-13 17:01:01

Tensorflow:基本原理、数据类型及编码、转换

基本原理在TensorFlow中,所有的操作只有当你执行,或者另一个操作依赖于它的输出时才会运行。运行op构建图时不需要显示声明变量名,如tf.concat(axis=1, values=initial_state, name="initial_state")直接使用图中的name就可以运行了。initial_state = sess.run(fetches="lstm...

2019-07-13 17:00:18

Tensorflow:安装和配置

安装anacondawindows下直接安装,最好勾上python加入系统路径。查看及安装tensorflow依赖查看cuda版本(机器支持gpu的不考虑)cat /usr/local/cuda/version.txtcuda版本及其对应tf版本:[经过测试的构建配置]查看python版本python -V安装python环境anaconda参考[pytho...

2019-07-13 16:59:43

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