import torch 中文

时间: 2023-11-17 12:08:50 浏览: 113
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基于torch transformers 直接加载bert预训练模型计算句子相似度

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torch是一个深度学习框架，它使用C++实现，同时提供了Python接口。它非常适合用于构建神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等等。torch支持GPU加速，可以使用CUDA来加速训练过程。同时，torch还提供了许多优化算法，如SGD、Adam等，使得训练过程更加高效。torch的文档和社区非常丰富，可以帮助用户快速上手。
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基于python的中文预训练RoBERTa模型型

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch.optim as optim # 定义数据集和数据加载器 train_dataset = MyDataset(train_data) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=...
zip

torchprofile:适用于PyTorch模型的通用且准确的MACs FLOPs分析器

import torch from torchvision . models import resnet18 model = resnet18 () inputs = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 ) 然后，您可以使用profile_macs测量MAC的数量： from torchprofile import pro

train with base lr in the first 100 epochs # and half the lr in the last 100 epochs To train with a base learning rate for the first 100 epochs and half the learning rate for the last 100 epochs, you can use a learning rate scheduler in PyTorch. Here's an example of how you can modify the training loop in your code: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR # Define your model, criterion, and optimizer model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Define the number of epochs and the milestone epochs num_epochs = 200 milestones = [100] # Create a learning rate scheduler scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=milestones, gamma=0.5) # Train the model for epoch in range(num_epochs): # Train with base lr for the first 100 epochs, and half the lr for the last 100 epochs if epoch >= milestones[0]: scheduler.step() for inputs, labels in train_loader: # Forward pass outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # Backward pass and optimization optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Perform validation or testing after each epoch with torch.no_grad(): # Validation or testing code # Print training information print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}, LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}") # Save the model or perform other operations after training In this code snippet, we create a MultiStepLR scheduler and specify the milestones as [100] and gamma as 0.5. The learning rate is halved at the specified milestone epochs. Inside the training loop, we check if the current epoch is greater than or equal to the milestone epoch, and if so, we call scheduler.step() to update the learning rate. Remember to adjust the num_epochs and other hyperparameters according to your specific requirements. 翻译成中文

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR # 定义模型、损失函数和优化器 model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() ...

from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

python -c "import torch" 如果没有输出错误信息，则表示torch库已经正确安装并可以使用。 希望这些步骤可以帮助你解决问题。如果你仍然遇到困难，请提供更多细节，我会尽力帮助你。<span class="em">1...

python3.11对应的torch版本

好的，我可以用中文为您回答有关Python 3.11的Torch版本的问题。 目前，Python的最新版本是3.10，PyTorch的最新版本是1.10.0，尚未发布支持Python 3.11的官方版本。因此，如果您想使用Python 3.11，您可能需要等待...

torch.overrides.get_ignored_functions 中文介绍

import torch class MyModule(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() def forward(self, x): return x @staticmethod def get_ignored_functions(): return ('dropout'...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)

需要注意的是，这段代码中使用了中文分词工具 jieba 进行分词，使用了 CLDNN 和 CLDNNtest 两个自定义模块，以及一些超参数，如最大序列长度、词汇表大小、词向量维度、卷积核数量、卷积核尺寸等。

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) 为什么strat_scores是str型的而不是tensor型的

根据您提供的代码，start_scores 应该是一个张量类型的对象，而不是字符串类型。如果您在打印 start_scores 的类型时得到了字符串类型的结果，可能是由于模型加载或处理的问题。 以下是一些可能导致 start_...

from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户文本语料（假设存储在weibo1.txt文件中） with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量 corpus_vectors = [] for text in corpus: # 使用BERT分词器将文本分成词汇 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将词汇转换为对应的id input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy()) # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 similarity_threshold = 0.8 privacy_words = set() for seed_word in seed_words: # 将种子词转换为对应的id seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word)) # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算种子词的词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(seed_word_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) seed_word_vector = avg_pooling.numpy() # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 for i, vector in enumerate(corpus_vectors): sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0] if sim >= similarity_threshold: privacy_words.add(corpus[i]) print(privacy_words) 上述代码运行后报错了，报错信息：ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改？

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(),token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:',type(start_scores))

根据您提供的代码，我注意到您的问题可能是由于最后一个 print('startscores is:',type(start_scores)) 语句引起的。在此之前，您没有对 start_scores 进行任何处理，因此它是一个张量。但是，当您将其与字符串...

请用中文帮我讲解一下torch.sparse_resize_函数的具体参数

import torch # 创建稀疏张量 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2, 2], [1, 0, 2, 1, 2]]) values = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) input = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 4, 5)) # 调整...

手写体汉字识别pytorch

对于手写体汉字识别，你可以使用PyTorch来构建一个深度学习模型。下面是一个简单的示例代码： 首先，你需要导入必要的库： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch....

你的不对，应该是这样的。from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载 tokenizer 和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese') # 定义问题和上下文 question = "我是谁？" context = "我是river，我在深圳，我30岁，我爱爬山。" # 对问题和上下文进行编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') # 获取输入的编码表示 input_ids = inputs['input_ids'] token_type_ids = inputs['token_type_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] print(input_ids) # 使用模型进行预测 output= model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = output.start_logits end_scores = output.end_logits start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # # 获取最高得分对应的答案位置 # start_index = torch.argmax(start_scores) # end_index = torch.argmax(end_scores) # # 使用 tokenizer 将答案位置的编码转换为文本 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print("回答：", answer)

非常抱歉之前的回答有误。...这段代码展示了如何使用BERT模型进行问答任务，使用了预训练的中文BERT模型（'bert-base-chinese'）进行编码和预测。 非常抱歉之前给您带来的困惑，如果还有其他问题，请随时提问。

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码中的这两行代码： if sim > 0.5: privacy_words.add(word) 中privacy_words集合写入的词汇不是我想要的，运行之后都是写入privacy_words集合的都是单个字，我需要的是大于等于两个字的中文词汇，并且不包含种子词列表中的词汇，只需要将微博文本数据中与种子词相似度高的词汇写入privacy_words集合中，请帮我正确修改上述代码

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding=...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

其中，jieba是一个中文分词库，torch是PyTorch深度学习框架，transformers是一个自然语言处理模型库。 2.加载自定义的词汇表 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', ...

nonzero(*, bool as_tuple) (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\python_arg_parser.cpp:882.)用中文回答

import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([0, 1, 0, 2, 3]) # 获取非零元素的索引作为向量元组 indices_tuple = torch.nonzero(x, as_tuple=True) print(indices_tuple) # 获取非零元素的索引作为一个二维...

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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。