二进制 Javascript 对象表示法 (BSON) 是 JSON 文档的二进制编码序列化。JSON 更易于理解，因为它是人类可读的，但与 BSON 相比，它支持的数据类型更少。...BSON 已扩展为添加一些可选的非 JSON 原生数据类型，例如日期和二进制数据。 MongoDB 在内部和网络上都以 BSON 格式存储数据。它也是用于 mongodump 生成的输出文件的格式。...要阅读 BSON 文档的内容，您必须将其转换为人类可读的格式，如 JSON。 通过这篇文章，您将了解如何将 BSON 文档转换为 JSON。...使用 bsondump 将 BSON 转换为 JSON bsondump将BSON文件转换为人类可读的格式，包括JSON。例如， bsondump 可用于读取mongodump生成的输出文件。.../bson_to_json.sh 结论 如果要读取 BSON 文档的内容，可以使用 bsondump 和 mongoexport 将 BSON 文档转换为人类可读的格式，如 JSON。
如果我们简单地将我们的英文句子转换为张量，通过将单词转换为索indicesFromSentence和零填充zero-pad，我们的张量的大小将是(batch_size，max_length)，并且索引第一维将在所有时间步骤中返回完整序列...inputvar函数是处理将句子转换为张量的过程，最终创建正确大小的零填充张量。它还返回批处理中每个序列的长度张量(tensor of lengths)，长度张量稍后将传递给我们的解码器。...（加入结束index EOS_token做标记）最长的一个长度 和 填充后的输入序列张量, 和 填充后的标记 mask def outputVar(l, voc): indexes_batch...最后，如果将填充的一批序列传递给RNN模块，我们必须分别使用torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence和torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence...计算图 1.将单词索引转换为词嵌入 embeddings。 2.为RNN模块打包填充batch序列。 3.通过GRU进行前向传播。 4.反填充。 5.对双向GRU输出求和。
编码器将序列中每个坐标代表的文本转换为高维空间中的一组坐标，解码器将使用这些坐标为给定的任务生成有意义的输出。 （2）解码器(Decoder) 解码器RNN以逐个令牌的方式生成响应语句。...要使用带有PyTorch RNN模块的批量填充，我们必须把转发forward密令在 调用torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence和torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence...该输入在填充时通过torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence使用。...embedded = self.embedding(input_seq) # 为RNN模块填充批次序列 packed = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence...对输入序列进行编码很简单:只需将整个序列张量及其对应的长度向量转发给编码器。需要注意的是，这个模块一次只处理一个输入序列， 而不是成批的序列。因此，当常数1用于声明张量大小时，它对应于批处理大小为1。
一.视频格式转换初始化 将视频中的图像帧按照一定比例缩放或指定宽高进行放大和缩小是视频编辑中最为常见的操作之一，这里我们将1920x1080的yuv图像序列转换成640x480的rgb图像序列，并输出到文件...视频图像转换的核心为一个SwsContext结构，其中保存了输入图像和输出图像的宽高以及像素格式等多种参数。...<<endl; return -1; } //选择输入视频和输出视频的图像格式 if(!...<<endl; return -1; } return 0; } 二.视频图像帧的循环转换 视频格式转换的核心函数是sws_scale(),我们需要给出输出图像的缓存地址和缓存宽度... 这里需要注意的是，由于我们转换后的图像格式是rgb24，是按packed方式存储的，也就是红绿蓝三个通道交错地存储在一个平面内，在内存中是连续存储的。
RNN 单元的静态图 示例中给出的静态图显示了如何为每次迭代设置数据格式，以免破坏预建图。...它还可以对数据进行规范化和非规范化，以及以任何通用格式写回磁盘。 保存的 API 接受文件路径，并从文件路径推断输出格式，然后将其转换为该格式，然后再将其写回磁盘。...当输入序列的长度增加时，网络到达最后一个单元时将无法从初始单元（单词，如果是自然语言）中记住信息。 我们将在接下来的部分中看到 RNN 单元包含的内容以及如何将其展开。...填充序列 函数pad_sequence听起来很像：在标识批量中最长的序列后，将序列用零填充，然后将其他所有句子填充到该长度： >>> import torch.nn.utils.rnn as rnn_utils...打包序列 您是否看到用零填充输入并使用 RNN 处理输入的问题，特别是在我们如此关心最后一个隐藏状态的情况下？
当前，我们的词汇词典不知道如何将空标记转换为整数以在我们的网络中使用。...尽管此数据不是我们希望的自然格式，但我们可以轻松地将其转换为所需的格式。 以两个字符之间的简单对话为例： 第 1 行：Hello Bethan....现在，我们需要将其转换为调用和响应的输入和输出对，其中输入是脚本中的一行（调用），预期输出是脚本的下一行（响应）。...构建模型 与其他序列到序列模型一样，我们通过创建编码器开始。 这会将输入句子的初始张量表示转换为隐藏状态。...由于我们的输入张量可能由填充序列组成，由于我们输入的句子都具有不同的长度，因此我们不能简单地计算真实输出和预测输出张量之间的差。
没有必要堆叠，拆散或转置。 以下代码使用dynamic_rnn()函数创建与之前相同的 RNN。 这太好了！...为了适应输入张量X，必须填充零向量（因为输入张量的第二维是最长序列的大小，即 2） X_batch = np.array([ # step 0 step 1 [[...换句话说，解码器的输入是它应该在前一步输出的字（不管它实际输出的是什么）。 对于第一个单词，提供了表示句子开始的标记（""）。 解码器预期以序列末尾标记（EOS）结束句子（""）。...）来填充较短的句子。...为什么人们使用编解码器 RNN 而不是简单的 seq2seq RNN 来自动翻译？ 如何将卷积神经网络与 RNN 结合，来对视频进行分类？
尽管 PyTorch 是一个非常强大的框架，但是自然语言处理往往涉及底层的公式化的事务处理，包括但不限于：阅读和编写数据集、分词、建立单词索引、词汇管理、mini-batch 批处理、排序和填充等。...mhagiwara/realworldnlp/blob/master/examples/sentiment/sst_classifier.py 接下来，下载 SST 数据集，你需要将数据集分割成 PTB 树格式的训练集...NLP 模型的第一步都是指定如何将文本数据转换为张量。...Seq2VecEncoder，它基本上使用张量序列作为输入，然后返回一个向量。...这听起来很低，但是请注意，这是一个 5 类的分类问题，随机基线的准确率只有 0.20。 测试 为了测试刚刚训练的模型是否如预期，你需要构建一个预测器（predictor）。
上传到 hub 的检查点使用torch_dtype = 'float16'，AutoModel API 将使用它将检查点从torch.float32转换为torch.float16。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...预期格式为 {"type": 策略名称, "factor": 缩放因子}。在使用此标志时，不要将 max_position_embeddings 更新为预期的新最大值。...序列对不是预期的用例，但它们将被处理而无需分隔符。
PyTorch提供了一个有用的特性“填充序列”(Packed Padding sequence)，它实现了动态循环神经网络。 填充是在句首或句尾添加一个称为填充标记的额外标记的过程。...由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。 填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...虽然填充解决了可变长度序列的问题，但是这种思想还有另一个问题——体系结构现在像处理任何其他信息/数据一样处理这些填充标记。...: 下一步是为文本构建词汇表，并将它们转换为整数序列。...如果没有填充包，填充输入也由rnn处理，并返回填充元素的隐状态。这是一个非常棒的包装器，它不显示填充的输入。它只是忽略这些值并返回未填充元素的隐藏状态。
TorchVision 的datasets模块附带了许多受欢迎的数据集； 如果机器上没有它，它将为您下载，传递转换并将数据转换为所需的格式以供模型训练。...我们将填充大小作为整数表示，用于在所有面上进行均等大小的填充，或者将序列作为由两个元素组成的序列，用于填充大小分别对应于左/右和上/下。...此外，我们可以将左侧，顶部，右侧和底部的填充大小作为由四个元素组成的序列传递。 然后，我们将填充值作为整数提供，如果它是三个元素的元组，则分别用作 R，G 和 B 通道的填充值。...加载图像数据 在本秘籍中，我们将研究如何将图像数据从文件加载到张量中。...定义 CNN 架构 到目前为止，在本章中，我们一直在研究 CNN 的不同组成部分，以及如何将数据集中的数据加载到可以馈入 CNN 模型的格式中。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这是有用的。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这是有用的。
(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...例如，像'cool_input'这样的字符串。基本上，可以将多个输入添加到相同的提示中，用于最终组合的并行操作。一个例子是static_rnn，它创建状态或输入的多个副本。...返回值：包含张量信息的字典列表。7、invokeinvoke()调用解释器。在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件的各个阶段转储图形的文件夹的完整文件路径。...返回值：以序列化格式转换的数据。根据output_format中的值，可以是TFLite Flatbuffer，也可以是Graphviz图形。
对语料中的句子进行处理 我们通常采用 截断+填充 的方式，对语料中的句子进行处理，将不同长度的句子组成mini-batch，以便让句子转换成一个张量给神经网络进行计算。...一般来说，后向填充是更常用的选择。 RNN和LSTM的设计思路 RNN和LSTM的设计初衷是部分场景神经网络需要有“记忆”能力才能解决的任务。...但RNN对“记忆”能力的设计是比较粗糙的，当网络处理的序列数据过长时，累积的内部信息就会越来越复杂，直到超过网络的承载能力，通俗的说“事无巨细的记录，总有一天大脑会崩溃”。...RNN网络结构 RNN是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其它时序信号进行建模，网络结构如 下图 所示。 不同于其他常见的神经网络结构，循环神经网络的输入是一个序列信息。...循环神经网络从左到右逐词阅读这个句子，并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息。每阅读一个单词，循环神经网络会先将本次输入的单词通过embedding lookup转换为一个向量表示。
nn.ConstantPad2d：二维常数填充层。对二维张量样本填充常数扩展长度。 nn.ReplicationPad1d：一维复制填充层。对一维张量样本通过复制边缘值填充扩展长度。...nn.ZeroPad2d：二维零值填充层。对二维张量样本在边缘填充0值. nn.GroupNorm：组归一化。一种替代批归一化的方法，将通道分成若干组进行归一。...无论输入的维度如何变化，输出的维度是固定的。 nn.ConvTranspose2d：二维卷积转置层，俗称反卷积层。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。...和nn.RNN在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。一般较少使用。 Transformer相关层 nn.Transformer：Transformer网络结构。
首先，有状态RNN只在前一批次的序列离开，后一批次中的对应输入序列开始的情况下才有意义。所以第一件要做的事情是使用序列且没有重叠的输入序列（而不是用来训练无状态RNN时的打散和重叠的序列）。...所有标点符号都被去掉了，单词转换为小写，用空格隔开，最后用频次建立索引（小整数对应常见词）。整数0、1、2是特殊的：它们表示填充token、序列开始（SSS）token、和未知单词。...最后，preprocess()函数用空格分隔影评，返回一个嵌套张量，然后将嵌套张量转变为紧密张量，给所有影评填充上""，使其长度相等。 然后，构建词典。...为什么使用编码器-解码器RNN，而不是普通的序列到序列RNN，来做自动翻译？ 如何处理长度可变的输入序列？长度可变的输出序列怎么处理？ 什么是集束搜索，为什么要用集束搜索？...训练一个编码器-解码器模型，它可以将日期字符串从一个格式变为另一个格式（例如，从“April 22, 2019”变为“2019-04-22”）。
PyTorch for Former Torch Users Lua Torch:如果你曾是一个Lua张量的使用者 事先学习并了解RNN的工作原理对理解这个例子十分有帮助: The Unreasonable...在每一个时间序列，我们使用当前字母预测下一个字母，所以训练用的字母对来自于一个单词。...类别张量是一个尺寸的one-hot张量。训练时，我们在每一个时间序列都将其提供给神经网络。...（类别，输入，目标）格式张量。...，这次我们每一个时间序列都会进行一次预测，所以每一个时间序列我们都会计算损失。
，因此不能按原样放在同一张量中。...需要将第一个序列填充到第二个序列的长度，或者将第二个序列截短到第一个序列的长度。...PyTorch或TensorFlow中的张量。...注意掩码是一个二进制张量，指示填充索引的位置，以便模型不会注意它们。对于BertTokenizer，1表示应注意的值，而0表示填充值。...某些模型（例如XLNetModel）使用由2表示的附加标记。 位置ID 模型使用位置ID来识别哪个标记在哪个位置。与将每个标记的位置嵌入其中的RNN相反，转换器不知道每个标记的位置。
输出：通过卷积操作提取的特征图（Feature Map），其形状取决于卷积核的大小（kernel_size）、步长（stride）、填充（padding）以及输入张量的形状。...然而，由于卷积层通常处理的是二维或三维数据（例如图像），我们需要将这个矩阵看作是一个序列，并通过某种方式（如填充、调整步长等）来适应卷积层的要求。...但在这个简化的例子中，我们可以假设卷积层能够直接处理一维序列。输出：卷积层的输出取决于多个因素，包括卷积核的大小、数量、步长、填充等。...假设我们使用一个大小为kernel_size（例如3）的卷积核，并且没有填充（padding=0），步长（stride）为1，那么输出序列的长度将会减少（因为边缘的汉字可能没有足够的邻居来进行卷积）。...在这种情况下，可以考虑使用循环神经网络（RNN）或其变体（如LSTM、GRU）来处理序列数据。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这是有用的。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这是有用的，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这是有用的。
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