pytorch/torchtext中的One-hot编码 - 腾讯云开发者社区

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【小白学习PyTorch教程】十七、 PyTorch 中数据集torchvision和torchtext

「@Author：Runsen」对于PyTorch加载和处理不同类型数据，官方提供了torchvision和torchtext。...现在结合torchvision和torchtext介绍torch中的内置数据集 Torchvision 中的数据集 MNIST MNIST 是一个由标准化和中心裁剪的手写图像组成的数据集。...下面是加载 ImageNet 数据集的类：torchvision.datasets.ImageNet() Torchtext 中的数据集 IMDB IMDB是一个用于情感分类的数据集，其中包含一组 25,000...可以从torchtext以下位置加载此数据：torchtext.datasets.WikiText2() 除了上述两个流行的数据集，torchtext库中还有更多可用的数据集，例如 SST、TREC、SNLI...下面是曾经封装FruitImagesDataset数据集的代码，基本是比较好的 PyTorch 中创建自定义数据集的模板。

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基于TorchText的PyTorch文本分类

在这篇文章中，我们使用PyTorch来进行多类文本分类，因为它有如下优点： PyTorch提供了一种强大的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，其预处理量相对较少，计算资源（包括执行时间）的消耗也较少。...PyTorch提供了一个名为TorchText的强大库，其中包含用于预处理文本的脚本和一些流行的NLP数据集的源代码。...在本文中，我们将使用TorchText演示多类文本分类，TorchText是PyTorch中一个强大的自然语言处理库。对于这种分类，将使用由EmbeddingBag层和线性层组成的模型。...在下一步中，我们将定义分类的模型。...因此，通过这种方式，我们使用TorchText实现了多类文本分类。这是一种简单易行的文本分类方法，使用这个PyTorch库只需很少的预处理量。在5600个训练实例上训练模型只花了不到5分钟。

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder 编码 5 CatBoostEncoder...编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式离散型编码的Python库，里面封装了十几种...woe编码的穿越问题文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder...编码 5 CatBoostEncoder编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot...其值越高，则正则化越强； ′ 是类别特征X中类别为k的编码值； Prior Prob：目标变量的先验概率/期望； n：类别特征X中，类别为k的样本数； +：不仅在类别特征X中具有类别k，而且具有正结果的样本数

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pytorch: 如何优雅的将 int list 转成 one-hot形式

虽然 pytorch 已经升级到 0.2.0 了，但是，貌似依旧没有简单的 api 来帮助我们快速将 int list 转成 one-hot。那么，如何优雅的实现 one-hot 代码呢？...从 value 中拿值，然后根据 dim 和 index 给自己的相应位置填上值 Tensor.scatter_(dim, index, src) # index: LongTensor # out[index...[i, j], j] = value[i, j] dim=0 # out[i,index[i, j]] = value[i, j]] dim=1 # index 的 shape 可以不和 out 的...float 值, 也可以是一个 FloatTensor # 如果 value 是 FloatTensor 的话，那么shape 需要和 index 保持一致参考资料 https://discuss.pytorch.org

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PyTorch入门笔记-手写数字实战01

； one_hot(label, depth = 10)方法将 0~9 的数字编码标签转换为 one-hot 编码的标签。...比如将数字编码 5 转换为 one-hot 编码为 [0,0,0,0,1,0,0,0,0,0]（由于此时假设为十个类别，因此 one-hot 编码后的向量维度为 10 维）。...label转换为one-hot编码y ''' y = torch.zeros(label.size(0), depth) idx = torch.LongTensor(label...基于 PyTorch 有很多工具集，比如：处理自然语言的 torchtext，处理音频的 torchaudio 和处理图像视频的 torchvision，这些工具集可以独立于 PyTorch 的使用。...中的一些参数： 'mnist_data'：MNIST 数据集所在的文件夹，我直接设置在当前路径。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（六）

快速路径功能对基于 PyTorch 核心nn.module或 torchtext 的模型透明地工作。...设置 1.1 加载预训练模型我们通过按照torchtext.models中的说明从预定义的 torchtext 模型中下载 XLM-R 模型。我们还将设备设置为在加速器测试上执行。...我们介绍了在 torchtext 中使用 PyTorch 核心 Better Transformer 支持 Transformer 编码器模型的快速变压器推理。...编码器 seq2seq 网络的编码器是一个 RNN，它为输入句子中的每个单词输出某个值。对于每个输入单词，编码器输出一个向量和一个隐藏状态，并将隐藏状态用于下一个输入单词。...简单解码器在最简单的 seq2seq 解码器中，我们仅使用编码器的最后输出。这个最后输出有时被称为上下文向量，因为它从整个序列中编码上下文。这个上下文向量被用作解码器的初始隐藏状态。

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新版 PyTorch 1.2 已发布：功能更多、兼容更全、操作更快！

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。...DAPI 库更新 PyTorch 域的库（如 torchvision、torchtext 和 torchaudio）提供了对常用数据集、模型和转换器的便捷访问，可用于快速创建最先进的基线模型。...带有监督学习数据集的 TORCHTEXT 0.4 torchtext 的一个关键重点领域是提供有助于加速 NLP 研究的基本要素。...我们希望在 PyTorch 中处理视频数据尽可能简单，并且不会影响性能。因此，我们去掉了需要事先重新编码视频的步骤，因为它会涉及到：一个预处理步骤，该步骤将复制数据集并且重新编码它。...时间和空间的成本，因为这种重新编码操作非常耗时。这个步骤通常需要使用外部脚本来执行重新编码。

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pytorch实战---IMDB情感分析

import IMDBtorch (PyTorch):PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架。...torchtext:torchtext 是一个PyTorch的自然语言处理库，用于文本数据的处理和加载。它提供了用于文本数据预处理和构建数据集的功能。...torchtext.datasets.IMDB:torchtext.datasets.IMDB 是TorchText库中的一个数据集，包含了IMDb电影评论的数据。...审计和合规：在某些应用中，日志记录是合规性的一部分，用于追踪系统的操作和用户的活动。日志可以用于审计和调查。在上述代码中，设置日志的目的是跟踪训练进度、记录训练损失以及保存检查点。...整理函数这个 collate_fn 函数用于对 DataLoader 批次中的数据进行处理，确保每个批次中的文本序列具有相同的长度，并将标签转换为适用于模型输入的张量形式。

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batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...β\gamma, \betaγ,β：分别是仿射中的weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias，在pytorch中用weight...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch中的模型都是继承...这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的(假设已经保存下了)running_mean和running_var并且不会对其进行更新。

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文本数据建模流程范例

使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括： 1，准备数据 2，定义模型 3，训练模型 4，评估模型 5，使用模型 6，保存模型。对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。...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。...在torch中预处理文本数据一般使用torchtext或者自定义Dataset，torchtext功能非常强大，可以构建文本分类，序列标注，问答模型，机器翻译等NLP任务的数据集。...较完整的教程可以参考以下知乎文章：《pytorch学习笔记—Torchtext》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65833208 ?...torchtext.data.Field : 用来定义字段的处理方法（文本字段，标签字段）创建 Example时的预处理，batch 时的一些处理操作。

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Pytorch中的Sequential

春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播...，这要求神经网络前一个模块的输出大小和后一个模块的输入大小是一致的，使用Sequential容器封装神经网络，使得代码更简洁，更结构化，不过这也使得神经网络灵活性变差，比如无法定义自己的forward等...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章中的神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始的权重不同而导致的不同，因为我们的卷积核以及池化核中的数据是程序初始随机生成的。

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别只会One-Hot了！20种分类编码技巧让你的特征工程更专业

目标编码、CatBoost编码、James-Stein编码这些高级技术，用对了能给模型带来质的飞跃，尤其面对高基数特征的时候。...encoder=ce.OrdinalEncoder(cols=["color"]) X_trans=encoder.fit_transform(X, y) 2、独热编码 One-Hot Encoding...编码是目标编码的改良版。...估计的收缩编码器。...常见的坑目标编码泄露：用CatBoost编码、交叉验证或留一法来规避。树模型误读序数整数：树模型可能会把序数编码的数字当连续变量处理，换成独热或目标编码更稳妥。

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one-hot encoding不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有

从机器学习的角度来看，one-hot 编码并不是一种良好的分类变量编码方法。众所周知，维数越少越好，但 one-hot 编码却增加了大量的维度。...one-hot 编码不仅会为数据集增加大量维度，而且实际上并没有太多信息，很多时候 1 散落在众多零之中，即有用的信息零散地分布在大量数据中。...最优数据集由信息具有独立价值的特征组成，但 one-hot 编码创建了一个完全不同的环境。当然，如果只有三、四个类，那么 one-hot 编码可能不是一个糟糕的选择。...目标编码目标编码（Target encoding）是表示分类列的一种非常有效的方法，并且仅占用一个特征空间，也称为均值编码。该列中的每个值都被该类别的平均目标值替代。...，或者是考虑目标变量的编码方法，因此在预测任务中通常是更有效的编码器。

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one-hot encoding不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有

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新版PyTorch发布！新增TorchScript API，扩展ONNX导出……4大功能更新值得关注

新版本中扩展了TorchScript对PyTorch模型中使用的Python子集的支持，提供了一种新的、更易于使用的API，用于将模型编译为TorchScript。...作为输入和输出新支持了十几个额外的PyTorch operator，还能对其进行自定义改进bug~ nn.Transformer模块在PyTorch 1.2.0版本中，包含了一个标准的nn.Transformer...更新×3 这次更新的不止PyTorch 1.2，还有torchvision 0.4，torchaudio 0.3和torchtext 0.4。...torchvision 0.4版本，包含了：可用于读/写视频和音频文件的IO原语（I/O primitives），支持任意编码和格式。...torchtext 0.4针对的时NLP研究，可以用于处理基于原始文本的数据。

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Python中的编码

Python处理字符串，写文件时会碰到许多的编码问题，特别是涉及到中文的时候，非常烦人，但又不得不学。下面主要记录工作过程中碰到的Python编码问题。 1....字符串编码 Python的字符串类型为str，可以通过type函数查看返回的类型。...Python中字符串默认的编码方式需要通过sys.getfilesystemencoding()查看，通常是utf-8。u'中文'构造出来的是unicode类型，不是str类型。...# 查看字符串编码方式 >>> import sys >>> print sys.getfilesystemencoding() utf-8 >>> s1 = '中国' >>> s2 = u'中国'...代码文件编码 py文件默认的编码是ASCII编码，中文显示时会进行ASCII编码到系统默认编码的转换，在运行Python文件时经常会报错。因此需要设置py文件的编码为utf-8。

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pytorch学习笔记（十九）：torchtext

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,…)。...—> torchtext.data.Field 加载 corpus （都是 string）—> torchtext.data.Datasets 在Datasets 中，torchtext 将 corpus...—> torchtext.data.Iterator 将 Datasets 中的数据 batch 化其中会包含一些 pad 操作，保证一个 batch 中的 example 长度一致在这里将 string...Field 的 vocab 属性保存了 word vector 数据，我们可以把这些数据拿出来然后我们使用 Pytorch 的 Embedding Layer 来解决 embedding lookup...="glove.6B.100d") 的解释为：从预训练的 vectors 中，将当前 corpus 词汇表的词向量抽取出来，构成当前 corpus 的 Vocab（词汇表）。

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PyTorch专栏（十八）: 词嵌入，编码形式的词汇语义

词嵌入：编码形式的词汇语义（3）序列模型和长短句记忆（LSTM）模型（4）高级：制定动态决策和BI-LSTM CRF 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译词嵌入：编码形式的词汇语义...也就是，怎么编码单词中的语义相似性？也许我们会想到一些语义属性。...Pytorch中的词嵌入在我们举例或练习之前，这里有一份关于如何在Pytorch和常见的深度学习中使用词嵌入的简要介绍。...与制作 one-hot 向量时对每个单词定义一个特殊的索引类似，当我们使用词向量时也需要为每个单词定义一个索引。这些索引将是查询表的关键点。意思就是，词嵌入被被存储在一个 ? 的向量中，其中 ?...在 Pytorch 中，通过填充下面的类来实现这个模型，有两条需要注意：考虑下你需要定义哪些参数。确保你知道每步操作后的结构，如果想重构，请使用.view()。

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PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...准备数据构建模型训练模型分析模型的结果在这篇文章中，我们将看到如何使用我们在前一篇文章中创建的dataset 和 data loader对象。...请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...请记住，在以前的文章中，这些值编码实际的类名或标签。例如，9是短靴，而0是t恤。 ?...要了解更多关于在深度学习中减轻不平衡数据集的方法，请看这篇论文:卷积神经网络中的类不平衡问题的系统研究。

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PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...在深度学习基础知识系列中，我们在有关层的文章中解释说，不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层，这就是为什么我们将这些卷积层称为隐藏层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。...如果我们这样做，额外的PyTorch代码将不会被执行。因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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pytorch实战---IMDB情感分析

batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

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