帮我翻译以下代码 def __call__(self, features, return_tensors=None): import numpy as np if return_tensors is None: return_tensors = self.return_tensors labels = [feature["labels"] for feature in features] if "labels" in features[0].keys() else None # We have to pad the labels before calling `tokenizer.pad` as this method won't pad them and needs them of the # same length to return tensors. if labels is not None: max_label_length = max(len(l) for l in labels) padding_side = self.tokenizer.padding_side for feature in features: remainder = [self.label_pad_token_id] * (max_label_length - len(feature["labels"])) if isinstance(feature["labels"], list): feature["labels"] = ( feature["labels"] + remainder if padding_side == "right" else remainder + feature["labels"] ) elif padding_side == "right": feature["labels"] = np.concatenate([feature["labels"], remainder]).astype(np.int64) else: feature["labels"] = np.concatenate([remainder, feature["labels"]]).astype(np.int64)

时间: 2024-02-15 19:28:25 浏览: 141
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TensorFlow实战Google深度学习框架.zip_tensorflow_tensorflow 实战_tensorflow

这段代码定义了一个函数，函数名为 __call__，包含两个参数： - features：一个特征列表，其中每个特征是一个字典，包含了模型输入所需的各种信息。 - return_tensors：一个字符串，表示返回的张量的类型，默认值为 None。 函数中首先引入了numpy库，并对 return_tensors 进行了处理。然后，它根据特征列表中是否包含标签信息来确定 labels 的值。如果特征列表中包含标签信息，则需要对标签进行填充以使其长度相同，以便于后面调用 tokenizer.pad 方法。接下来，根据填充的位置，对特征列表中的每个特征的标签进行填充。如果标签是列表形式，则使用加法和列表切片操作进行填充；否则，使用numpy库中的 concatenate 函数进行填充。填充后的标签转换为 int64 类型，并作为返回值返回。
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RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3 这个错误通常发生在你试图将不同尺寸的张量合并到同一个批次中。在PyTorch中，每个...

帮我翻译以下方法 def __call__(self, features, return_tensors=None): import numpy as np if return_tensors is None: return_tensors = self.return_tensors labels = [feature["labels"] for feature in features] if "labels" in features[0].keys() else None # We have to pad the labels before calling tokenizer.pad as this method won't pad them and needs them of the # same length to return tensors. if labels is not None: max_label_length = max(len(l) for l in labels) padding_side = self.tokenizer.padding_side for feature in features: remainder = [self.label_pad_token_id] * (max_label_length - len(feature["labels"])) if isinstance(feature["labels"], list): feature["labels"] = ( feature["labels"] + remainder if padding_side == "right" else remainder + feature["labels"] ) elif padding_side == "right": feature["labels"] = np.concatenate([feature["labels"], remainder]).astype(np.int64) else: feature["labels"] = np.concatenate([remainder, feature["labels"]]).astype(np.int64) features = self.tokenizer.pad( features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=return_tensors, ) # prepare decoder_input_ids if self.model is not None and hasattr(self.model, "prepare_decoder_input_ids_from_labels"): decoder_input_ids = self.model.prepare_decoder_input_ids_from_labels(labels=features["labels"]) features["decoder_input_ids"] = decoder_input_ids return features

return_tensors是一个可选参数，表示返回的结果是否转换成张量。该方法首先从features中提取出标签labels，并对它们进行填充，使它们的长度与最长的标签长度相同。然后，使用tokenizer对features进行填充，使它们的...

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [37], in <cell line: 57>() 52 return num_correct / len(test_loader.dataset) 56 # 转换数据格式 ---> 57 train_dataset = TensorDataset(train_norm_vec, y_train) 58 val_dataset = TensorDataset(valid_norm_vec, y_valid) 59 test_dataset = TensorDataset(test_norm_vec, y_test) File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in TensorDataset.__init__(self, *tensors) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in <genexpr>(.0) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors TypeError: 'int' object is not callable

根据你提供的代码，可能是因为在构建 TensorDataset 对象时，传入的参数不是 Tensor 类型，而是整数类型。你可以检查一下输入的 train_norm_vec、y_train、valid_norm_vec、y_valid、test_norm_vec、...

帮我翻译以下代码 tokenizer: PreTrainedTokenizerBase model: Optional[Any] = None padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True max_length: Optional[int] = None pad_to_multiple_of: Optional[int] = None label_pad_token_id: int = -100 return_tensors: str = "pt"

这段代码定义了一个函数，包含以下几个参数： - tokenizer：一个预训练的分词器基类。 - model：一个可选参数，表示使用的模型。默认值为 None。 - padding：一个布尔值、字符串或填充策略，表示是否进行填充。...

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作，为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式，用嘴少量的代码实现attention机制，在上述代码里修改。

if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 在该代码中，我们增加了一个Attention类，它接收两个特征图，通过两个1x1卷积层将它们映射到同一维度，然后将它们相加并通过...

import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

以上代码定义了一个叫做 ChitGPT 的类，继承自 nn.Module。这个类的主要作用是用于生成类似对话的文本，类似于 ChatGPT。 在类的初始化方法中，我们首先通过 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 类来实例化一个 ...

def get_vector(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].detach().numpy() def vectorize_question(question: str) -> torch.Tensor: ''' 向量转换函数 :param question: :return: ''' inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs) question_vector = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) return question_vector 上面两种向量转换有区别吗

是的，这两种向量转换有区别。 第一个函数get_vector(text)返回的是输入文本的最后一个隐藏状态的向量表示，即输出的是一个单一的向量。而第二个函数vectorize_question(question)返回的是输入文本的所有隐藏...

class Normalization(object): # """将字典sample中的ndarrays转换为Tensors字典.""" def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}

这段代码是一个名为Normalization的类，用于将字典中的ndarrays转换为Tensors字典。在调用该类时，会传入一个样本（sample）字典作为参数。该样本字典包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个键，对应的值是...

token = self.tokenizer(text, return_tensors="pt"),return_tensor="pt"是什么

意思？ return_tensors="pt"是一个参数，用于指示将令牌化后的输入文本返回为PyTorch张量（Tensor），而不仅仅是字符串形式的令牌序列。它使得文本数据可以直接输入到PyTorch模型中进行处理。

详细解释一下这段代码 def forward(ctx, run_function, length, *args): ctx.run_function = run_function ctx.input_tensors = list(args[:length]) ctx.input_params = list(args[length:]) with th.no_grad(): output_tensors = ctx.run_function(*ctx.input_tensors) return output_tensors

这段代码是一个 PyTorch 的 forward 函数，它接受一个上下文对象 ctx，一个运行函数 run_function，一个长度 length，以及一些参数 args。它将 run_function 赋值给 ctx.run_function，将 args 中前 length 个参数...

class LinearMaskedCoupling(nn.Module): """ Coupling Layers """ def __init__(self, input_size, hidden_size, n_hidden, mask, cond_label_size=None): super().__init__() # stored in state_dict, but not trained & not returned by nn.parameters(); similar purpose as nn.Parameter objects # this is because tensors won't be saved in state_dict and won't be pushed to the device self.register_buffer('mask', mask) # 0,1,0,1 # scale function # for conditional version, just concat label as the input into the network (conditional way of SRMD) s_net = [nn.Linear(input_size + (cond_label_size if cond_label_size is not None else 0), hidden_size)] for _ in range(n_hidden): s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)] s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, input_size)] self.s_net = nn.Sequential(*s_net) # translation function, the same structure self.t_net = copy.deepcopy(self.s_net) # replace Tanh with ReLU's per MAF paper for i in range(len(self.t_net)): if not isinstance(self.t_net[i], nn.Linear): self.t_net[i] = nn.ReLU() def forward(self, x, y=None): # apply mask mx = x * self.mask # run through model log_s = self.s_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) t = self.t_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) u = mx + (1 - self.mask) * (x - t) * torch.exp( -log_s) # cf RealNVP eq 8 where u corresponds to x (here we're modeling u) log_abs_det_jacobian = (- (1 - self.mask) * log_s).sum( 1) # log det du/dx; cf RealNVP 8 and 6; note, sum over input_size done at model log_prob return u, log_abs_det_jacobian 帮我解析代码

这段代码定义了一个名为LinearMaskedCoupling的类，该类继承自nn.Module。LinearMaskedCoupling是一种coupling层，用于在流式生成模型中实现可逆转换。下面对代码进行解析： 在__init__方法中，有以下几个参数： - ...

帮我解决代码运行中出现的错误 from sklearn.cluster import KMeans from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np # 4.根据余弦相似度排序并过滤 # 根据余弦相似度排序 sorted_indices = np.argsort(cos_sim)[::-1] # 过滤掉相似度低于阈值的词汇 threshold = 0.85 related_words = [] for i in sorted_indices: if cos_sim[i] >= threshold: related_words.append((text[i], cos_sim[i])) # 输出与种子词最相似的词汇 print("与种子词最相似的词汇：") for word, sim in related_words: print(word, sim) # 5.聚类 # 将词向量转化为numpy数组 word_embeddings = word_embeddings.detach().numpy() # 进行KMeans聚类 num_clusters = 5 kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0).fit(word_embeddings) # 输出聚类结果 for i in range(num_clusters): cluster_words = [] for j in range(len(text)): if kmeans.labels_[j] == i: cluster_words.append(text[j]) print("聚类%d：" % i, cluster_words) 代码运行后出现的错误有：TypeError: argsort() got an unexpected keyword argument 'axis' 、RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.、ImportError: cannot import name '_liblinear' from 'sklearn.svm' (E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\svm\__init__.py)，快速帮我解决以下，生成修改后的代码

import numpy as np # 1.载入预训练模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') model.eval() # 2.输入种子词汇 text...

import torchimport torchaudiofrom transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2Model# 加载音频文件audio_file, sr = torchaudio.load("audio_file.wav")# 调整采样率if sr != 16000: resampler = torchaudio.transforms.Resample(sr, 16000) audio_file = resampler(audio_file) sr = 16000# 初始化Wav2Vec2模型和处理器processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")model = Wav2Vec2Model.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")# 提取特征input_values = processor(audio_file, sampling_rate=sr, return_tensors="pt").input_valueswith torch.no_grad(): features = model(input_values).last_hidden_state 这段代码会报错

这段代码可能会报错是因为你没有安装必要的库或者文件路径不正确。请确保你已经安装了以下库： - torch - torchaudio - transformers 另外，你需要将 "audio_file.wav" 替换为你自己的音频文件路径。如果你的音频...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二个张量 unknow_feats 的维度与 interpolated_feats 的维度不匹配。具体来说，unknow_feats 的第二个维度是 256...如果你不需要 unknow_feats，也可以直接将其设置为 None。

audio = np.frombuffer(b''.join(frames), dtype=np.int16) input_values = tokenizer(audio, return_tensors="pt").input_values RuntimeError: expected scalar type Long but found Float?

需要将输入数据的数据类型转换为模型期望的数据类型，可以尝试使用以下代码进行转换： audio = np.frombuffer(b''.join(frames), dtype=np.long) input_values = tokenizer(audio, return_tensors="pt").input_...

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

根据您提供的代码，tokenizer.encode_plus() 方法用于将问题和...如果您想要 NumPy 数组，可以将 return_tensors='pt' 更改为 return_tensors='np'。 希望这能解答您的问题。如果您还有其他问题，请随时提问。

r = requests.get('https://www.yelp.com/biz/social-brew-cafe-pyrmont') soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') regex = re.compile('.*comment.*') results = soup.find_all('p', {'class':regex}) reviews = [result.text for result in results] import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review']) df['review'].iloc[0] def sentiment_score(review): tokens = tokenizer.encode(review, return_tensors='pt') result = model(tokens) return int(torch.argmax(result.logits))+1 sentiment_score(df['review'].iloc[1]) df['sentiment'] = df['review'].apply(lambda x: sentiment_score(x[:512])) print(df) print(df['review'].iloc[3]) 解释

这段代码是爬取一个网页上的评论，并对评论进行情感分析。首先，使用requests库获取网页的内容。然后，使用BeautifulSoup库解析网页内容。接着，使用正则表达式找到所有包含评论的<p>标签。然后，将这些评论存储在...

results=[] import torch with torch.no_grad(): for i in range(len(data)): text=data[i] inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt",padding=True,truncation=True) output=model(**inputs) embeddings = output.last_hidden_state[0][0] results.append(embeddings)

return_tensors="pt"表示返回PyTorch张量，padding=True表示对文本进行填充以保持相同长度，truncation=True表示对较长的文本进行截断。 - 将输入字典inputs传递给模型model进行推理，使用双星号语法**...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩