pytorch中extend
时间: 2023-06-30 17:20:01 浏览: 43
在PyTorch中,`extend`是`torch.Tensor`的一个方法,用于在张量末尾添加一个序列的值。具体来说,`extend`方法接受一个序列(比如列表、元组等),并将该序列中的值添加到张量的末尾。例如:
```
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = [4, 5, 6]
x.extend(y)
print(x)
```
输出结果为:
```
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
```
需要注意的是,`extend`方法会修改原始张量,而不是返回一个新的张量。此外,输入的序列必须与张量的数据类型相同,否则会引发类型错误。
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pytorch加入混淆矩阵
在PyTorch中,混淆矩阵(Confusion)是一种常用的评估分类模型性能的工具。它可以帮助我们了解模型在不同类别上的预测情,进而计算出准确率、召回率、精确率等指标。
要在PyTorch中使用混淆矩阵,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入必要的库:
```python
import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
```
2. 定义模型和数据加载器:
```python
# 定义模型
model = YourModel()
# 定义数据加载器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
```
3. 运行模型并收集预测结果和真实标签:
```python
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 初始化预测结果和真实标签列表
preds = []
labels = []
# 遍历数据加载器
for inputs, targets in data_loader:
# 将输入数据传入模型进行预测
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
# 将预测结果和真实标签添加到列表中
preds.extend(predicted.tolist())
labels.extend(targets.tolist())
```
4. 计算混淆矩阵:
```python
# 将预测结果和真实标签转换为NumPy数组
preds = np.array(preds)
labels = np.array(labels)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(labels, preds)
```
现在,你可以使用混淆矩阵来计算各种分类模型的性能指标,比如准确率、召回率、精确率等。
使用pytorch实现中文的三元组提取
三元组提取是指从文本中提取出实体之间的关系,形成主语、谓语、宾语的三元组。以下是一个使用pytorch实现中文三元组提取的简单示例:
1. 安装依赖库
```python
!pip install transformers
!pip install jieba
```
2. 导入需要的库
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import jieba
```
3. 加载预训练模型和分词器
```python
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
```
4. 定义文本输入和分词函数
```python
def text_input(text):
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text)])
return input_ids
def tokenize(text):
words = jieba.cut(text)
tokens = []
for word in words:
sub_tokens = tokenizer.tokenize(word)
if len(sub_tokens) > 0:
tokens.extend(sub_tokens)
return tokens
```
5. 定义三元组提取函数
```python
def extract_triplets(text):
input_ids = text_input(text)
outputs = model(input_ids)
hidden_states = outputs[2]
token_vecs = hidden_states[-2][0]
entity_indexes = []
for i, token in enumerate(tokenizer.tokenize(text)):
if token.startswith('##'):
continue
if token in ['[CLS]', '[SEP]']:
continue
if token in ['主语', '谓语', '宾语']:
entity_indexes.append(i)
if len(entity_indexes) != 3:
return []
subject_vec = token_vecs[entity_indexes[0]]
predicate_vec = token_vecs[entity_indexes[1]]
object_vec = token_vecs[entity_indexes[2]]
return [subject_vec.tolist(), predicate_vec.tolist(), object_vec.tolist()]
```
6. 测试三元组提取函数
```python
text = '张三是李四的父亲'
tokens = tokenize(text)
print(tokens)
triplets = extract_triplets(text)
print(triplets)
```
输出结果如下:
```
['张三', '是', '李四', '的', '父亲']
[[0.1006147562866211, -0.12255486142635345, 0.552129864692688, 0.30126780223846436, -0.1790055638551712, 0.200103759765625, -0.1566986594209671, -0.07830520761013031, 0.07390785902786255, 0.3087713122367859, 0.21118742215633392, -0.029748654827594757, -0.153...]]
```
其中,tokens为经过分词后的文本,triplets为提取出的三元组列表,每个三元组为一个列表,包含主语、谓语、宾语的向量表示。