messages_from_dict
时间: 2024-05-21 22:08:49 浏览: 22
`messages_from_dict`是一个函数,它的作用是将字典类型的数据转换为Rasa NLU中使用的消息格式。具体来说,它会将字典中的键值对转换为Rasa NLU中消息的实体和意图。这个函数在处理外部数据源时非常有用,例如从数据库中加载历史聊天记录并将其转换为Rasa NLU中可处理的格式。
如果您需要更多关于Rasa NLU的信息,可以参考[Rasa官方文档](https://rasa.com/docs/)。
相关问题
_load_from_state_dict
_load_from_state_dict 是一个方法,用于从一个保存的模型状态字典加载参数。通过调用这个方法,可以将保存的模型参数加载到当前模型中,以便进行进一步的训练或推理。
在使用 _load_from_state_dict 方法时,需要提供一个模型状态字典作为参数。模型状态字典是一个 Python 字典,它包含了模型的各个参数的名称和对应的张量数值。通过加载这个字典,可以恢复模型的参数。
请注意,_load_from_state_dict 方法是一个内部方法,一般情况下不需要直接调用它。在实际使用中,常用的方式是使用 PyTorch 提供的模型类的 load_state_dict 方法来加载模型参数,该方法会在内部调用 _load_from_state_dict 方法。
希望这个回答能对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提出。
load_state_dict_from_url
load_state_dict_from_url是一个函数,用于从URL加载预训练模型的状态字典。它是通过torch.hub模块实现的,可以用于下载和加载预训练模型。在函数声明中,可以看到model_dir参数,它表示模型的缓存目录。如果model_dir参数未指定,函数将使用默认的缓存目录。 该函数还接受其他参数,例如map_location参数用于指定加载模型的设备位置,progress参数用于控制进度条的显示,check_hash参数用于验证文件的哈希值等。 通过调用load_state_dict_from_url函数,可以方便地加载预训练模型并将其应用于特定的任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [No module named ‘torchvision.models.utils‘,无法加载load_state_dict_from_url解决](https://blog.csdn.net/weixin_49252254/article/details/122958620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch预训练模型(torch.hub)缓存地址修改](https://blog.csdn.net/JustPeanut/article/details/130165951)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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