BertClassfication( (model): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (encoder): BertEncoder( (layer): ModuleList( (0-11): 12 x BertLayer( (attention): BertAttention( (self): BertSelfAttention( (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (output): BertSelfOutput( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (intermediate): BertIntermediate( (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) (intermediate_act_fn): GELUActivation() ) (output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) ) (pooler): BertPooler( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (activation): Tanh() ) ) (fc): Linear(in_features=768, out_features=15, bias=True) )解读此模型

def forward(self,x,t): for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings): t_embedding = embedding_layer(t) x = self.linears[2idx](x) x += t_embedding x = self.linears[2idx+1](x) x = self.linears[-1](x) return x代码分析

1. 遍历嵌入层列表 self.step_embeddings，对每个嵌入层进行如下计算： - 使用当前时间步 t 作为输入，从嵌入层中获取对应的时间步嵌入向量 t_embedding。 2. 遍历线性层列表 self.linears，对每个线性层...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def init(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().init() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

然后，定义了一个 torch.nn.Embedding 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM ...

train_dir = "weibo21/data/train.txt" vocab_dir = "weibo21/data/vocab.pkl" pretrain_dir = "weibo21/data/sgns.sogou.char" emb_dim = 300 filename_trimmed_dir = "weibo21/data/embedding_SougouNews" if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb')) embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是： ...- 读取预训练词向量文件并将其加载到 embeddings 矩阵中，若预训练词向量中有某个词汇在词表中不存在，则该词汇的词向量使用随机值进行初始化。 - 将截断后的词向量矩阵保存到文件中。

class ModelEmbeddings(nn.Module): def init(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).init() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

num_embeddings is set to the size of the vocabulary of each language, embedding_dim is set to the given embed_size, and padding_idx is set to the index of the <pad> token in the vocabulary....

super(Dice, self).init()后怎么定义device

self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=self.padding_idx) self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 在这个例子中，我们在 __...

for query, query_embedding in zip(queries, query_embeddings): distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], sentence_embeddings, "cosine")[0] results = zip(range(len(distances)), distances) results = sorted(results, key=lambda x: x[1]) 这段代码什么意思，举个例子说明一下

distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], sentence_embeddings, "cosine")[0] results = zip(range(len(distances)), distances) results = sorted(results, key=lambda x: x[1]) print(f...

BiSTM_CRF中文分词代码实现

self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 定义双向LSTM层 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, num_layers=1, bidirectional=True) # 定义全连接层 self.hidden2...

nn.Embedding( ）用法是什么

nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None) 的参数如下： - num_embeddings：词典大小，即词汇表中单词的个数； - embedding_dim：嵌入向量的维度； - padding_idx：指定一个 padding...

用python将正序序列和逆序序列都利用 ＷｏｒｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇ技术生成词向量，分别作为本文设计的Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ－ＢａｓｅｄＬＳＴＭ文本分类模型的输入序列

# load pre-trained word embeddings words_list = [] with open('glove.6B.100d.txt', encoding='utf-8') as f: for line in f: values = line.split() word = values[0] words_list.append(word) # create ...

embedding 使用参数说明

embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300, padding_idx=0) 这里我们定义了一个词汇表大小为10000，Embedding向量维度为300的Embedding层，并且指定了padding token的索引为0。

Embedding 使用参数说明

embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=300, padding_idx=0) 这里我们定义了一个词汇表大小为10000，Embedding向量维度为300的Embedding层，并且指定了padding token的索引为0。

nn.Embedding()

embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None) 其中，num_embeddings 是词表的大小，也是词嵌入矩阵的行数；embedding_dim 是每个词嵌入向量的维度；padding_idx 是可选...

PositionEmbeddingSine

def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None): super().__init__() self.embedding_dim = embedding_dim if padding_idx is not None: num_embeddings += 1 self.padding_idx = ...

pytorch之中embedding

在PyTorch中，可以使用torch.nn.Embedding()方法构建embedding模块...关于torch.nn.Embedding()方法还有其他可设置的参数，例如padding_idx和max_norm等，这些都是一些比较简单的参数，你可以根据需要进行设置和使用。

word_embeddings：与单词嵌入混淆

在自然语言处理（NLP）领域，"Word Embeddings" 是一个至关重要的概念，它将词语转换为实数值向量，使得计算机可以理解和处理人类语言。这个标题“word_embeddings：与单词嵌入混淆”暗示我们将深入探讨这个主题，并...

蔡氏电路matlab仿真代码-topical_word_embeddings:主题词嵌入

蔡氏电路matlab仿真代码topical_word_embeddings 这是AAAI2015接受的论文的工具。希望对您在NLP和IR方面的研究有所帮助。如果您使用该代码，请引用本文：刘洋，刘志远，蔡达成，孙茂松。主题词嵌入。第29届AAAI...

相关推荐

Fast_Sentence_Embeddings:快速计算句子嵌入！

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks下载

for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings):代码的作用

def forward(self,x,t): for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings): t_embedding = embedding_layer(t) x = self.linears[2*idx](x) x += t_embedding x = self.linears[2*idx+1](x) x = self.linears[-1](x) return x代码分析

super(Dice, self).__init__()后怎么定义device

BiSTM_CRF中文分词代码实现

nn.Embedding( ） 用法是什么

用python将正序序列和逆序序列都利用 ＷｏｒｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇ技术生成词向量，分别作为本文设计的Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ－ＢａｓｅｄＬＳＴＭ文本分类模型的输入序列

embedding 使用参数说明

Embedding 使用参数说明

nn.Embedding()

PositionEmbeddingSine

pytorch之中embedding

word_embeddings：与单词嵌入混淆

蔡氏电路matlab仿真代码-topical_word_embeddings:主题词嵌入

最新推荐

单项海洋环境影响评价等级表.docx

基于AT89C51 单片机为核心器件，程序设计采用C 语言，Keil 软件编译程序，配以相关外围接口电路，实现了方波、锯齿波、正弦波、三角波、梯形波五种特定波形的产生【论文+源码】

俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

管理建模和仿真的文件

预测区间与置信区间：机器学习中的差异与联系

基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【机器学习预测区间入门】：从概念到实现

如何修改QSpinBox的文字颜色？

def forward(self,x,t): for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings): t_embedding = embedding_layer(t) x = self.linears[2idx](x) x += t_embedding x = self.linears[2idx+1](x) x = self.linears[-1](x) return x代码分析

super(Dice, self).init()后怎么定义device

nn.Embedding( ）用法是什么