Batch -获取标志之间的文本块，输出并迭代所有文件 - 腾讯云开发者社区

class Line(BboxElement): spans: List[Span] # 获取行的预备文本，即所有 Span 的文本拼接而成 @property def...class Block(BboxElement): lines: List[Line] pnum: int # 获取块的预备文本，即所有 Line 的预备文本拼接而成...设置文本块中所有 span 的 block_type 为给定的 block_type def set_block_type(self, block_type): for line...return min(starts) # 获取文本块中每个文本块的 prelim_text 属性，并用换行符连接成字符串 @property def prelim_text...，接收一个文件路径作为参数 def verify_scores(file_path): # 打开文件并加载 JSON 数据 with open(file_path, 'r') as file

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Marker 源码解析（一）

model_lst = load_all_models() # 初始化得分字典 scores = defaultdict(dict) # 获取指定文件夹中的所有文件列表...args.out_folder) # 获取输入文件夹中所有文件的路径列表 files = [os.path.join(in_folder, f) for f in os.listdir(...in_folder)] # 如果输出文件夹不存在，则创建输出文件夹 os.makedirs(out_folder, exist_ok=True) # 处理并行处理时的块...) >= len(block.lines) * .8 # 至少80%的行有缩进 ] # 如果当前文本块被判断为代码块，增加代码块计数并设置文本块类型为...# 否则，获取页面的文本块信息，按照设置中的标志进行排序 blocks = page.get_text("dict", sort=True, flags=settings.TEXT_FLAGS

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基于飞桨PaddlePaddle的语义角色标注任务全解析

序列标注任务一般都会采用 BIO 表示方式来定义序列标注的标签集，我们先来介绍这种表示方法。在 BIO 表示法中，B 代表语块的开始，I 代表语块的中间，O 代表语块结束。...通过 B、I、O 三种标记将不同的语块赋予不同的标签，例如：对于一个由角色 A 拓展得到的语块组，将它所包含的第一个语块赋予标签 B-A，将它所包含的其它语块赋予标签 I-A，不属于任何论元的语块赋予标签...深度双向 LSTM（DB-LSTM）SRL 模型与基于语块的 SRL 方法类似，在本文中我们也将 SRL 看作一个序列标注问题，不同的是，我们只依赖输入文本序列，不依赖任何额外的语法解析结果或是复杂的人造特征...不同于前馈神经网络（Feed-forward Neural Network），RNN 能够处理输入之间前后关联的问题。...我们使用 test.wsj 文件夹中的数据进行训练和测试，并只会用到 words 文件夹（文本序列）和 props 文件夹（标注结果）下的数据。

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Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南（预览版）

如果它犯了一个错误，就无法返回并修复它。另一方面，扩散模型通过迭代多个步骤生成其输出。这种“迭代细化”允许模型纠正之前步骤中的错误，并逐渐改进输出。为了说明这一点，让我们看一个扩散模型的示例。...0 到 1 之间的浮点数） - 将它们标准化为具有均值为 0 的值，值在-1 到 1 之间我们可以使用torchvision.transforms来完成所有这些操作： image_size = 64...跳过连接允许信息直接从下采样块流向上采样块，并通过将下采样块的输出添加到相应上采样块的输入来实现。一些 UNet 将下采样块的输出连接到相应上采样块的输入，并可能还在跳过连接中包含额外的层。...it/s] 在本节中，我们将探讨使这一切成为可能的所有组件。文本编码器那么 Stable Diffusion 如何理解文本呢？...这就是为什么模型权重和代码的公开发布如此重要的原因——这标志着一个功能强大的文本到图像模型，具有类似于最好的闭源替代品的能力，首次对所有人都可用。

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产品级垃圾文本分类器

在这个实例中，我们将使用TensorLayer来训练一个垃圾文本分类器，并介绍如何通过TensorFlow Serving来提供高性能服务，实现产品化部署。...代码获取：关注微信公众号 datayx 然后回复文本分类即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 网络结构文本分类必然要先解决文本表征问题。...假设我们的窗口取1，通过滑动窗口我们得到(fox, brown)、(fox, jumps)等输入输出对，经过足够多次的迭代后，当我们再次输入fox时，jumps和brown的概率会明显高于其他词。...在输入层与隐层之间的矩阵W1存储着每一个单词的词向量，从输入层到隐层之间的计算就是取出单词的词向量。因为训练的目标是相似词得到相似上下文，所以相似词在隐层的输出（即其词向量）在优化过程中会越来越接近。...不定长序列的长度有可能范围很广，Static RNN由于只构建一次Graph，训练前需要对所有输入进行Padding以确保整个迭代过程中每个Batch的长度一致，这样输入的长度就取决于训练集最长的一个序列

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干货 | 一篇文章教你用TensorFlow写名著

，下面将一步步用 TensorFlow 来构建 LSTM 模型进行文本学习并试图去生成新的文本。...基于上面的分析，我们下面来进行 mini-batch 的分割： ? 上面的代码定义了一个 generator，调用函数会返回一个 generator 对象，我们可以获取一个 batch。...模型构建模型构建部分主要包括了输入层，LSTM 层，输出层，loss，optimizer 等部分的构建，我们将一块一块来进行实现。 1....我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化...本文仅设置了 20 次迭代，尝试更大次数的迭代可能会取得更好的效果。个人觉得 LSTM 对于文本的学习能力还是很强，后面可能将针对中文文本构造一些学习模型，应该会更有意思！

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干货 | 一篇文章教你用TensorFlow写名著

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如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

分为以下几部分讲解：导入数据、创建迭代器、使用数据、以及读入数据时的一些实用技巧。如果您还在使用feed-dict并受其速度低下的困扰，那么读一下这篇文章，相信定能有所启发。 ?...▌创建迭代器（Iterator） ---- ---- 我们已经知道如何创建一个数据集，但是如何获取我们的数据呢？那就必须使用迭代器，它使我们能够遍历数据集并找到数据的实际值。有四种类型的迭代器。...它不是在数据集之间切换，而是在迭代器之间切换，例如，您可以从make_one_shot_iterator（）获得一个迭代器，而从make_initializable_iterator（）获得另一个迭代器...这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。...你可以写一段代码获取你的数据，将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串，并且通过tf.python_io.TFRecordWriter

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特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。...在每个$\text{Transformer}_l$块中，使用多个self-attention heads来聚合前一层的输出向量。...因此对于句子中的第1个片段（S1部分）对应的块矩阵，它是一个0矩阵（左上块矩阵），对于的句子第2个片段（S2部分）的对应的块矩阵，它是上三角矩阵的一部分（右上块矩阵）。...双塔：对输入文本分别进行编码成固定长度的向量，通过文本的表示向量进行交互计算得到文本之间的关系。...总结文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。

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提出带可插拔模块的Transformer结构

预训练过程以迭代的方式进行，以在两个语义级别上对齐图像文本数据。在迭代预训练阶段，共享Transformer网络被迫在多个层次上对齐语义，这使得训练后的模型能够适应不同的图像-文本对。...最终，就得到了和，即SemVLP编码器最后一层的所有对象输出和文本输出的表示。 4.2.2....与以前的Transformer编码器-解码器架构不同（以前的结构将交叉注意模块引入到解码器的所有块中），本文只在上面部分的块中引入交叉模态注意模块，以便更好地融合高层语义空间中的交叉模态表示。...为了获取更多的对象级语义，作者遵循LXMERT中的对象预测任务，并执行两个子任务：ROI特征回归和检测标签分类。...为了在多个级别上联合对齐语义，给定一个mini-batch的图像-文本对，50%的时间使用低级语义对齐更新模型，而50%的时间使用高级语义对齐更新模型。

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tensorflow的GPU加速计算

# 只使用第二块GPU(GPU编号从0开始)。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的# 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GOU上。...在每一轮迭代时，不同设备会读取参数最新的取值，但因为当前参数的取值和随机获取的一小部分训练数据，不同设备各自运行反向传播的过程并独立更新参数。...上图展示了同步模式的训练过程，在每一轮迭代时，不同设备首先统一读取当前参数的取值，并随机获取一小部分数据。然后在不同设备上运行反向传播过程得到在各自训练数据上参数的梯度。....')# 定义tensorflow的计算图，并返回每一轮迭代时需要运行的操作。...在异步模式下，即使有计算服务器没有正常工作，参数更新的过程仍可继续，而且全局的迭代轮数是所有计算服务器迭代轮数的和。同步模式样例程序该代码实现了同步模式的分布式神经网络训练过程。

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一个简单的更改让PyTorch读取表格数据的速度提高20倍：可大大加快深度学习训练的速度

这只是PyTorch标准数据加载器的简单替代品。对于我正在训练的模型，可以16分钟的迭代时间，减少到40秒！所有这些都无需安装任何新软件包，不用进行任何底层代码或任何超参数的更改。 ?...以表格形式显示数据（即数据库表，Pandas DataFrame，NumPy Array或PyTorch Tensor）可以通过以下几种方式简化操作：可以通过切片从连续的内存块中获取训练批次。...尽管并非总是如此，但与表格数据中变量之间的交互作用相比，一般而言，视觉和文本模型需要更多的参数来学习更多的细微差别的表示，因此向前和向后传递可能需要更长的时间。...数据：视觉数据倾向于将数据保存为充满图像的嵌套文件夹，这可能需要大量的预处理（裁剪，缩放，旋转等）。文本数据可以是大文件或其他文本流。通常，这两种方法都将保存在磁盘上，并从磁盘上批量加载。...这不是问题，因为瓶颈不是磁盘的读写速度，而是预处理或向后传递。另一方面，表格数据具有很好的特性，可以轻松地以数组或张量的形式加载到连续的内存块中。

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TensorFlow从1到2（十）带注意力机制的神经网络机器翻译

注意力机制主要作用于解码，在每一个输出步骤中都要重新计算注意力权重，并更新到解码模型从而对输出产生影响。...这个样本是文本格式，包含很多行，每一行都是一个完整的句子，包含英文和西班牙文两部分，两种文字之间使用制表符隔开，比如： May I borrow this book?...训练时，输入序列由起始标志开始，到标志结束。预测时，没有人知道这一句翻译的结果是多少个单词，就是逐个获取Decoder的输出，直到得到一个标志。...batch_loss.numpy())) # 每两次迭代保存一次数据 if (epoch + 1) % 2 == 0: checkpoint.save...，将作为下次解码器的输入 dec_input = tf.expand_dims([predicted_id], 0) # 如果超过样本中最长的句子仍然没有翻译结束标志，则返回当前所有翻译结果

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Spring batch教程之 spring batch简介

如果系统依赖于文本文件,文件备份程序不仅要正确设置和形成文档,还要定期进行测试。...输出/格式化程序(Output/FormatApplications): 这种程序从输入文件中读取信息,将数据重组成为标准格式,并打印到输出文件,或者传输给另一个程序或系统....utility steps),如: Sort排序,排序程序从输入文件读取记录,并根据记录中的某个key字段重新排序,然后生成输出文件....上设置一个标志.如果为某一行设置了标志位,其他程序在试图获取同一行时将会逻辑上获取失败.当设置标志的程序更新该行时,它也同时清除标志位,允许其他程序获取该行.请注意,在初步获取和初次设置标志位这段时间内必须维护数据的完整性...在预处理阶段,所有指示器都被标志为未处理. 在批处理程序获取记录阶段,只会读取被标记为未处理的记录,一旦他们被读取(并加锁),它们就被标记为正在处理状态.

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生成对抗网络项目：6~9

第一阶段网络生成具有基本颜色和粗略草图的低分辨率图像，并以文本嵌入为条件；而第二阶段网络获取由第一阶段网络生成的图像，并生成以文字嵌入为条件的高分辨率图像。...通过执行以下命令，安装requirements.txt 文件中提供的所有库： pip install -r requirements.txt 您可以参考 README.md 文件，以获取有关如何设置项目的更多说明...通过执行以下命令，安装requirements.txt 文件中提供的所有库： pip install -r requirements.txt 您可以参考 README.md 文件，以获取有关如何设置项目的更多说明...L1 损失是由原始图像的所有像素值与生成的图像的所有像素值之间的所有绝对差值的总和来计算的。...接下来，通过执行以下命令，安装requirements.txt 文件中提供的所有库： pip install -r requirements.txt 您可以参考 README.md 文件，以获取有关如何设置项目的更多说明

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机器学习库初探之 Caffe

层输出的梯度，计算其相对于输入的梯度，并传递到 bottom 层。...Caffe 模型是端到端的机器学习引擎。准确的说，Net 是由一系列层组成的有向无环 (DAG) 计算图，Caffe 保留了计算图中所有的中间值以确保前向和反向迭代的准确性。...Net 由一系列层和它们之间的相互连接构成，用的是一种文本建模语言。...测试过程中，终端会显示每个 batch 的得分，最后输出全部 batch 得分的平均值。...crop_size: 227 } } 预获取 (Prefetching)：为了提高网络吞吐量，数据层在网络计算当前数据块的同时在后台获取并准备下一个数据块。

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最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了（附代码）

由于单个过滤器无法捕获图像的所有细微差别，因此需要花费数倍的时间（假设M倍）确保捕获所有细节。这M个过滤器充当特征提取器。如果查看这些过滤器的输出，可以查看层的提取特征，如边缘、角等。...卷积层基本上计算权重和前一层输出的切片之间的点积。激励层：此图层将激活函数应用于前一图层的输出。该函数类似于max（0，x）。...第一次迭代看起来像这样：可看到，线路完全偏离模型。关闭此窗口以转到下一个迭代： ? 这条线似乎更好，但它仍然偏离模型。关闭此窗口并继续迭代： ? 看起来这条线越来越接近真实的模型。...每次迭代的第一步是获取下一批要训练的图像： # Start training num_iterations = 1200 batch_size = 90 for _ in...如果运行代码，它会将数据下载到当前文件夹中名为mnist_data的文件夹中。这是默认选项。如果要更改它，可以使用输入参数执行此操作。运行代码后，将在终端上获得以下输出： ?

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Spring Batch 批量处理策略

提取应用（Extract Applications）：这个应用程序通常被用来从数据库或者文本文件中读取一系列的记录，并对记录的选择通常是基于预先确定的规则，然后将这些记录输出到输出文件中。...提取/更新应用（Extract/Update Applications）：这个应用程序通常被用来从数据库或者文本文件中读取记录，并将每一条读取的输入记录更新到数据库或者输出数据库中。...另外的一个主要的构建块，每一个引用通常可以使用下面的一个或者多个标准工具步骤，例如：分类（Sort）- 一个程序可以读取输入文件后生成一个输出文件，在这个输出文件中可以对记录进行重新排序，重新排序的是根据给定记录的关键字段进行重新排序的...如果为某一行设置了标志位，其他程序在试图获取同一行时将会逻辑上获取失败。当设置标志的程序更新该行时，它也同时清除标志位，允许其他程序获取该行。...请注意，在初步获取和初次设置标志位这段时间内必须维护数据的完整性，比如使用数据库锁（例如，SELECT FOR UPDATE）。

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简单的验证码识别（三）----------------代码实现

二、网络结构此处使用了双层的LSTM作为隐含层，保留最后四个cell的输出结果，加一层full connection，并concat得到最后的输出。 ? 三、代码结构 ?...model: 每迭代1000次保存的模型文件 result: 在最后的测试时，保存的txt文件 test_data, train_data: 验证码的测试集，验证集 validation_data...，大小都是固定的不需要过多的对验证码图片进行裁剪如需要对图片裁剪可以参照文件util.py 四、通过RNN循环神经网络构建模型使用Adam算法替代梯度下降，迭代到3000次，accuracy...# 计算输出层的第一个元素, 获取最后time-step的输出，使用全连接, 得到第一个验证码输出结果，out_bias偏差变量 prediction_1 = tf.nn.softmax(tf.matmul...import * from util import * def get_test_set(): target_file_list = os.listdir(test_data_path) # 获取测试集路径下的所有文件

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TensorFlow 机器学习秘籍第二版：9~11

介绍在迄今为止我们考虑过的所有机器学习算法中，没有人将数据视为序列。为了考虑序列数据，我们扩展了存储先前迭代输出的神经网络。这种类型的神经网络称为 RNN。...apachecn-dl-zh/-/raw/master/docs/tf-ml-cookbook-2e-zh/img/59210e39-f327-4604-a3e1-ebfe782c0818.png)] 现在我们将所有内容组合起来以获取单元格的输出...如果数据文件不存在，我们下载并保存莎士比亚文本。...这种类型的参数存储（在外部json或xml文件中）允许我们以编程方式迭代不同类型的架构（在不同的文件中）。...我们为两个输入地址创建双向 RNN 层，并将输出馈送到完全连接的层，该层输出固定长度的数字向量（长度 100）。然后我们将两个向量输出与余弦距离进行比较，余弦距离在 -1 和 1 之间。

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Marker 源码解析（二）

Marker 源码解析（一）

基于飞桨PaddlePaddle的语义角色标注任务全解析

Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南（预览版）

产品级垃圾文本分类器

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