tokenized MLP的应用
时间: 2023-12-09 14:44:56 浏览: 23
Tokenized MLP主要用于图像分割网络中的特征提取和建模。它通过将特征进行shift和投射到token中,实现了对特征的编码和表示。在Tokenized MLP块中,首先使用3x3卷积将特征投射到嵌入维度E,即token的数量。然后,特征经过shifted MLP width,使用DWConv进行处理,以编码特征的位置信息。接下来,特征经过GELU激活层,并通过shifted MLP height将维度从H转换为O。在这一步中,还引入了残差连接,将原始标记添加为残差。最后,利用layer norm(LN)对输出特征进行规范化,并传递到下一个块。Tokenized MLP的应用主要是在图像分割任务中,用于提取和建模特征,以实现更准确的分割结果。
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from nltk.tokenize import sent_tokenize text="""Hello Mr. Smith, how are you doing today? The weather is great, and city is awesome.The sky is pinkish-blue. You shouldn't eat cardboard""" tokenized_text=sent_tokenize(text) print(tokenized_text)
这段代码使用NLTK库的`sent_tokenize()`函数将定的文本拆分成句子。
首先,通过`from nltk.tokenize import sent_tokenize`导入`sent_tokenize`函数。然后,定义一个名为`text`的字符串,其中包含一段文本。
接下来,调用`sent_tokenize(text)`函数,将`text`作为参数传递给该函数。该函数会将文本拆分成句子,并返回一个句子列表。
最后,通过`print(tokenized_text)`打印出拆分后的句子列表。
运行该段代码,你将得到以下输出:
```
['Hello Mr. Smith, how are you doing today?', 'The weather is great, and city is awesome.', 'The sky is pinkish-blue.', "You shouldn't eat cardboard"]
```
每个句子都被拆分成了一个独立的字符串,并存储在名为`tokenized_text`的列表中。
filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'decode'
这个报错提示是因为你在对一个列表对象进行decode操作,但是列表对象并不支持decode操作。可能是你在对一个已经被编码过的列表进行解码操作。请检查一下你的代码,确保你想要操作的对象是一个字符串对象,而不是一个列表对象。你可以尝试把你的代码改成以下形式:
```
filtered_text = [word.decode() for word in tokenized_text if word.decode() not in stopwords]
```
或者:
```
filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]
filtered_text = [word.decode() for word in filtered_text]
```
这样可以在过滤停用词之后再对词汇进行解码操作。