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Torchtext 是一个非常强有力的库,她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具,我们需要知道她可以做什么,不可以做什么,也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是,Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用,还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
对于PyTorch加载和处理不同类型数据,官方提供了torchvision和torchtext。
近日,PyTorch 社区又添入了「新」工具,包括了更新后的 PyTorch 1.2,torchvision 0.4,torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节,AI 开发者将其整理与编译如下。
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录文本分类任务的基本流程,大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
官方表示,和1.1版本相比,新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括:
在代码中设置日志的作用是记录程序的运行状态、调试信息和重要事件,以便在开发和生产环境中更轻松地诊断问题和了解程序的行为。设置日志有以下作用:
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据,图片数据,文本数据,时间序列数据。
收集整理了大量的PyTorch相关教程,从博客教程,视频教程到出版书籍,开源书籍甚至PyTorch相关论文,应有尽有,号称史上最全的PyTorch学习资源汇总,大家一起来看看吧。
新增了七个教程: PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习:60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身:NumPy PyTorch:张量 PyTorch:张量和 Autograd PyTorch:定义新的 Autograd 函数 PyTorch:nn PyTorch:optim PyTorch:自定义nn模块 PyTorch:控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么? 使
PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架,近年来在科学计算和人工智能领域备受欢迎。它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能,使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch的基本概念,并展示一些常用的PyTorch工具包,帮助读者更好地了解和利用PyTorch进行深度学习项目开发。
(1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
Tensorflow作为长盛不衰的深度学习框架,一直广泛受到工业、科研学术界的欢迎,而近期推出Tensorflow2.0更是将Tensorflow的热度填了一把火。但作为深度学习的另外两位巨头(Keras和pytorch)似乎也在逐渐的撼动Tensorflow的领主地位。这里主要介绍Tensorflow和pytorch的王者之争。
如果你是PyTorch 24K纯萌新,PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一:60分钟入门PyTorch(Start 60-min blitz)。
1.8版本中,官方终于加入了对AMD ROCm的支持,可以方便的在原生环境下运行,不用去配置Docker了。
beautifulsoup(以下简称bs),是一款网页结构解析模块,它支持传统的Xpath,css selector 语法,可以说很强大了,下面我们就来着重介绍下它的用法。
内容导读:近日,Facebook 发布了 PyTorch 1.4,新版本增加了诸多新的功能,包括为 PyTorch Mobile 进行 build 级别自定义的功能,和一些新的实验性功能,包括对模型并行训练和 Java binding 的支持。此外完成了多项 API 更新并修复了一些 Bug。
在这篇文章中,我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型,使用编码器-解码器架构进行机器翻译。
在本教程中,我们将展示如何使用 torchtext 库构建文本分类分析的数据集。用户将有灵活性
1. 错误 错误提示 ModuleNotFoundError: No module named ‘pip’ 错误截图 📷 2. 问题原因 没有名为“pip”的模块! 3. 解决问题 安装一个新的 pip 模块 python -m ensurepip 📷 看到最终结果,重新安装了一个 10.0.1 版本的 pip 模块! 升级最新版本 pip python -m pip install --upgrade pip 📷 结果 📷 执行 pip list 成功,报错解决!
因此将有五个主要的功能模块:sl(序列标注)、tc(文本分类)、sr(句子关系)、tg(文本生成)、sp(结构分析)和其他功能模块如we(词向量)。
我们初步的设想是,首先将一个句子输入到LSTM,这个句子有多少个单词,就有多少个输出,然后将所有输出通过一个Linear Layer,这个Linear Layer的out_size是1,起到Binary Classification的作用
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。
数据采集、整理、可视化、统计分析……一直到深度学习,都有相应的 Python 包支持。
机器之心报道 机器之心编辑部 在PyTorch Conference 2022上,研发团队介绍了 PyTorch 2.0,并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布,现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。 GitHub地址:https://github.com/pytorch/pytorch/releases PyTorch 2.0 延续了之前的 eager 模式,同时从根本上改进了 PyTorch 在编译器级别的运行方式。PyTorch 2.0 能为「Dynamic Shapes」和分布式运行提供更
目前,有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题,那么为什么我们还需要一个呢? 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族,并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来,社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述,PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能,但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘Workbook’
此外,PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下:
2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
因为模块名在Python程序中会变成变量名。因此,应该遵循变量命名规则。例如:你不能建立一个名为def的模块。
learn — 这将显示我们在末尾添加的层。这些是我们在precompute=True时训练的层
我们使用标准WMT 2014英语-德语数据集进行了训练,该数据集包含大约450万个句子对。使用字节对的编码方法对句子进行编码,该编码具有大约37000个词的共享源-目标词汇表。对于英语-法语,我们使用了WMT 2014 英语-法语数据集,该数据集由36M个句子组成,并将词分成32000个词片(Word-piece)的词汇表。
新的TorchScript API可让开发者更简单地将PyTorch模型编译成TorchScript,并支援更多的Python程式语言功能
此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html
4月21日,Facebook 正式发布了 PyTorch 1.5,这是自 2020 年 1 月发布 Pytorch 1.4 之后,时隔三月迎来的另一次版本升级。
赛题简介:“互联网新闻情感分析”赛题,是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类,0代 表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。(赛题官网https://www.datafountain.cn/competitions/350)
learn2learn 是一个用于实现元学习的 Pytorch 库,我们只需要加几行高层 API,就能为一般的机器学习流程添加元学习能力。例如在元学习 MNIST 案例中,我们可以用 PyTorch 构建整个流程,但只要加上三行 L2L 代码就能打造元学习模型。这三行代码只干三件事:获取元数据集、生成元学习任务、定义元学习模型。
掌握PyTorch数据通常的处理方法,是构建高效、可扩展模型的关键一步。今天,我们就利用PyTorch高效地处理数据,为模型训练打下坚实基础。
專 欄 ❈ 哇咔咔,学习过C, C++, Python, 了解java,html, javascript基础。其中就Python而言,自己写过简单的博客(注册,登录,发帖,删帖,评论),写过几个爬虫。 ❈ 新手向,基于Redis构建的分布式爬虫。 以爬取考研网的贴子为例,利用 PyQuery, lxml 进行解析,将符合要求的文章文本存入MySQ数据库中。 结构简介 cooperator 协作模块,用于为Master&Worker模块提供代理IP支持 master 提取满足条件的文章url,并交给Wo
符号 XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取节点。节点是通过沿着路径或者 step 来选取的。
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本,加入了对AMD ROCm的支持,可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
xml.etree.ElementTree可以通过支持的有限的XPath表达式来定位元素。
Demo 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。 Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch
Wanderer是一款功能强大的进程注入枚举工具,该工具基于C#开发,代码完全开源,可以帮助广大研究人员收集与正在运行的目标进程相关的信息。支持收集的信息包括完整性级别、AMSI是否作为加载模块存在、目标进程是以64位或32位运行的、以及当前进程的去特权级别。这些数据信息在研究人员尝试构建Payload并实现进程注入时,将会提供非常大的帮助。
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
本教程使用 Resnet50 模型演示了如何使用torch.distributed.rpc API 实现分布式管道并行。这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 管道并行的分布式对应。
在软件活动中,我们需要对测试用例进行管理,如果只用excel,不用管理工具系统的管理,那么将出现以下一些问题: 案例文件分散,测试进度不透明; 需求变更导致的测试计划/测试用例变更,未能及时通知相关测试人员; 版本管理困难,很难追踪版本的变化; 缺陷管理与测试用例管理脱节,不便于缺陷密度的分析; 产品需求、测试计划、测试用例未能建立关联,不便于测试过程管理; 缺乏相关的测试分析报告数据,不便于暴露测试风险;
一位安全研究人员设法破坏了35家以上高科技公司的系统,这被称为一种新颖的软件供应链攻击(依赖关系混淆攻击)。通过利用这种称为依赖性混淆或命名空间混淆的攻击方式,尤其是npm Registry更容易受到供应链命名空间混淆的影响。
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