MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...rnn函数要求 # 当前数据输入形状: (batch_size, timesteps, n_input) # 要求的形状: 形状为'timesteps'个张量的列表 (batch_size..., num_input) # 分解得到形状为'timesteps'个张量的列表形状为'timesteps'个张量的列表 x = tf.unstack(x, timesteps, 1...，使用rnn内部循环最后的输出 return tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out'] logits = BiRNN(X,
这种结构有一个重要的限制，即序列长度。正如我们在图像中看到的，输入序列和输出序列的长度必须相同。如果我们需要不同的长度呢？...如果我们想开发更高性能的模型，我们需要使用完整的数据集。然后我们必须通过删除大写字母和标点符号来清理数据。...然后我们将其连接到嵌入层，这里要考虑的参数是“input_dim”（西班牙语词汇表的长度）和“output_dim”（嵌入向量的形状）。此层将把西班牙语单词转换为输出维度形状的向量。...正如我们在图像中看到的，隐藏向量被重复n次，因此LSTM的每个时间步都接收相同的向量。...我们需要定义的参数是单元数，这个单元数是输出向量的形状，它需要与英语词汇的长度相同。为什么?这个向量的值都接近于零，除了其中一个单位接近于1。
训练数据内容 标注好的数据; ? image.png 以及测试数据和需要提交的格式 ?...是模型的特征输出；targets是label;trans是条件随机场的输出 #crf_log_likelihood在一个条件随机场里计算标签序列的log-likelihood...#inputs:一个形状为[batch_size,max_seq_len,num_tags]的tensor #一般使用BILSTM处理之后输出转换为他要求的形状作为CRF层的输入...#tag_indices:一个形状为[batch_size]的向量，表示每个序列的长度 #sequence_lengths:一个形状为[batch_size...]的向量，表示每个序列的长度 #transition_params:形状为[num_tags,num_tags]的转移矩阵 #log_likelihood
这里我对使用Asymmetry结构是存疑的，如果CWS和NER任务是对相同样本分别标注了分词和实体的话，用Asy确实更合理，但paper中一个是新闻样本一个是社交领域的样本，感觉asy会比hard sharing...= crf_layer(logits, label_ids, seq_len, task_params['label_size'], is_training) pred_ids1 =...= tf.concat([lstm_output1, lstm_output2], axis=-1) logits = tf.layers.dense(lstm_output2, units...理想情况是所有通用特征例如粒度相同的词边界信息都被share tower学到，而ner/cws任务相关的私有特征分别被ner/cws tower学到。...softmax学到的用于识别task的特征梯度，反向传播过gradient reversal层会调转正负 -1 * gradient 再对share-bilstm的参数进行更新，有点像生成器和判别器按相同步数进行同步训练的
它是一个相当标准而强大的人工语言处理神经网络，具有两个双LSTM层，其后是关注层和分类器： torchMoji/DeepMoji模型 构建一个定制化的pyTorch LSTM模块 DeepMoji有一个很不错的特点...因此，预先训练的模型在此训练集中具有非常丰富的情感和情绪表征，我们可以很方便地使用这个训练过的模型。...该模型是使用针对LSTM的回归内核的Theano/Keras默认激活函数hard sigmoid训练的，而pyTorch是基于NVIDIA的cuDNN库建模的，这样，可获得原生支持LSTM的GPU加速与标准的...sigmoid回归激活函数： Keras默认的LSTM和pyTorch默认的LSTM 因此，我写了一个具有hard sigmoid回归激活函数的自定义LSTM层： def LSTMCell(input,...单元必须集成在一个完整的模块中，这样才可以使用pyTorch所有的功能。
设置日志有以下作用：问题诊断：当程序出现错误或异常时，日志记录可以提供有关错误发生的位置、原因和上下文的信息。这有助于开发人员快速定位和修复问题。...整理函数这个 collate_fn 函数用于对 DataLoader 批次中的数据进行处理，确保每个批次中的文本序列具有相同的长度，并将标签转换为适用于模型输入的张量形式。...它的工作包括以下几个方面：提取标签和评论文本。使用分词器将评论文本分词为单词。确定批次中最长评论的长度。根据最长评论的长度，将所有评论的单词索引序列填充到相同的长度。...collate_fn 函数用于处理数据的批次，确保它们具有适当的格式，以便输入到模型中。这些部分负责加载和准备用于训练和评估的数据，是机器学习模型训练和评估的重要准备步骤。..., _ = self.lstm(word_embedding) lstm_out = lstm_out[:, -1, :] # 取最后一个时间步的输出 logits = self.output_linear
它是一个相当标准而强大的人工语言处理神经网络，具有两个双LSTM层，其后是关注层和分类器： [1507776932925_3972_1507776928867.png] torchMoji/DeepMoji...因此，预先训练的模型在此训练集中具有非常丰富的情感和情绪表征，我们可以很方便地使用这个训练过的模型。...该模型是使用针对LSTM的回归内核的Theano/Keras默认激活函数hard sigmoid训练的，而pyTorch是基于NVIDIA的cuDNN库建模的，这样，可获得原生支持LSTM的GPU加速与标准的...sigmoid回归激活函数： [1507777378909_7077_1507777374504.png] Keras默认的LSTM和pyTorch默认的LSTM 因此，我写了一个具有hard sigmoid...单元必须集成在一个完整的模块中，这样才可以使用pyTorch所有的功能。
本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建LSTM进行文本分类。教程使用了伪造的文本数据进行情感分类，有正面情感数据和负面情感数据。...并且教程代码包含了配置信息，将数据处理为LSTM的输入格式，以及定义和训练相关代码，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。...▌配置信息 ---- ---- embedding_size = 50 num_classes = 2 将文本和label数值化 # 将文本和label数值化 all_texts = positive_texts..., axis=1) ▌定义LSTM ---- ---- 定义LSTM需要用到两个组件BasicLSTMCell和static_rnn。..., rnn_input, dtype=tf.float32) #利用LSTM最后的输出进行预测 logits = tf.layers.dense(rnn_outputs[-1], num_classes
返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...参数 pixel_values（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的`pixel_values`具有相同的大小。
以上是训练期间SVHN（上）和MNIST（下）发生器样本。 总而言之，游戏如下： 生成器试图使鉴别器错误地将输入错误的概率最大化。 鉴别器引导生成器产生更逼真的图像。...第一个重点是增加和减少特征的空间维度的叠加卷积（而不是汇集层）。第二个规格化特征向量在所有图层中具有零均值和单位方差。这有助于稳定学习和处理重量不佳的初始化问题。...生成器 该网络有4个卷积层，所有的BN（除了输出层）和校正线性单元（ReLU）激活。 它将随机向量z（从正态分布中抽取）作为输入。将z重塑为4D形状之后，将其馈送到启动一系列上采样层的发生器。...在“相同”的填充和步幅为2时，输出特征将具有输入层大小的两倍。 发生这种情况的原因是，每次我们移动输入层中的一个像素时，我们都会将输出层上的卷积内核移动两个像素。...最后一层通过双曲正切（tanh）函数输出一个32x32x3的张量 - 压扁在-1和1之间。 这个最终的输出形状是由训练图像的大小来定义的。
返回的 logits 不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...您应始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。...NA 是一个像素级的操作，将自注意力（SA）局部化到最近的相邻像素，因此与 SA 的二次复杂度相比，具有线性的时间和空间复杂度。...例如，具有相同参数数量的 PVT+RetinaNet 在 COCO 数据集上实现了 40.4 AP，超过了 ResNet50+RetinNet（36.3 AP）4.1 个绝对 AP（见图 2）。...在 ImageNet 数据集上，我们评估了深度高达 152 层的残差网络—比 VGG 网络深 8 倍，但仍具有较低的复杂性。这些残差网络的集合在 ImageNet 测试集上实现了 3.57%的错误率。
关联性的打破必然造成关键指征的丢失，从而在后续的训练和预测流程中降低准确率。...一个cell当中被放置了三个“门电路”，分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中，可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。...随后的训练和预测，基本同原来的算法是相同。...最后得到的样本集，每首诗保持了中间的逗号和句号，用于体现逗号、句号跟之前的字的规律。此外认为在开头和结尾增加了"["和"]"字符。用于体现每首诗第一个字和最后一个字跟相邻字之间的规律。...我们之前所有的案例，每个训练批次的数据必须是定长，上一个RNN案例中也使用了rnn.static_rnn，这表示使用定长的数据集。
OWL-ViT 使用 CLIP 作为其多模态骨干，具有类似 ViT 的 Transformer 来获取视觉特征和因果语言模型来获取文本特征。...除了分类标签，Perceiver IO 还可以生成（例如）语言、光流和带有音频的多模态视频。这是使用与原始 Perceiver 相同的构建模块完成的。...必须向模型提供输入（可以是文本、图像、音频等），模型将使用这些输入与潜在变量进行交叉注意力。Perceiver 编码器的输出是相同形状的张量。...感知器编码器的多模态预处理。 对每个模态进行预处理，然后使用可训练的位置嵌入进行填充，以具有相同数量的通道。...3] >>> list(logits["label"].shape) [1, 700]
:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],...再计算它们的交叉熵，但是它对交叉熵的计算方式进行了优化，使得结果不至于溢出 它适用于每个类别相互独立但互不排斥的情况：例如一幅图可以同时包含一条狗和一只大象 2、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...[i]必须是一个有效的概率分布，one_hot=True(向量中只有一个值为1，其他值为0) logits：labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） shape:[batch_size...=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（） _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型...（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],单样本是[num_classes] logits:一个数据类型（type）是float32
最重要的预处理步骤是将图像和分割图随机裁剪和填充到相同大小，例如 512x512 或 640x640，然后进行归一化。...返回的 logits 不一定与传入的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...参数 pixel_values（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...pixel_values (np.ndarray, tf.Tensor, List[tf.Tensor] ``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...返回的对数不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。
为了确保内核成功编译，用户必须安装正确版本的 PyTorch 和 cudatoolkit。...YOSO 模型在顶部具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层上计算span start logits和span end logits）。...由于 BEiT 模型期望每个图像具有相同的大小（分辨率），可以使用 BeitImageProcessor 来调整（或重新缩放）和规范化图像以供模型使用。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...= logits.argmax(-1).item() >>> print(model.config.id2label[predicted_label]) tiger cat
未来可能会有一些错误或轻微的破坏性更改需要修复。如果您发现异常，请提交 Github Issue。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 预测分数，作为cls_logits和distillation_logits的平均值...Mask2Former 是一个统一的全景、实例和语义分割框架，相比于 MaskFormer 具有显著的性能和效率改进。 来自论文的摘要如下： 图像分割将具有不同语义的像素分组，例如类别或实例成员资格。...label_id — 代表与segment_id对应的标签/语义类别 id 的整数。 score — 具有segment_id的段的预测分数。...label_id — 代表与segment_id对应的标签/语义类别 id 的整数。 score — 具有segment_id的段的预测分数。
class_cost (float, optional, defaults to 1) — 匈牙利匹配成本中分类错误的相对权重。...label_id - 表示与segment_id对应的标签/语义类别 id 的整数。 score - 具有segment_id的段的预测分数。...label_id - 表示与segment_id对应的标签/语义类别 id 的整数。 score - 具有segment_id的段的预测分数。...这是一个包含每个解码器层的上述两个键（logits和pred_boxes）的字典列表。...参数 pixel_values（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状
使用CNN进行图像分类是很稀疏平常的，其实使用RNN也是可以的. 这篇介绍的就是使用RNN(LSTM/GRU)进行mnist的分类，对RNN不太了解的可以看看下面的材料: 1....具体实现 tf中RNN有很多的变体，最出名也是最常用的就是: LSTM和GRU，其它的还有向GridLSTM、AttentionCell等，要查看最新tf支持的RNN类型，基本只要关注这两个文件就可以了...训练和测试 分类嘛，还是使用cross entropy作为loss，然后计算下错误率是多少，代码如下: batch_size = 64, lr = 0.001 # placeholders input_x..., 1)) error_rate_op = tf.reduce_mean(tf.cast(error_count, tf.float32)) input_x和input_y表示输入的image和label...测试的error_rate: ? 我只跑了3个epoch，错误率基本降低到1.5%左右，亦即正确率在98.5%左右，多跑几个epoch可能错误率还能继续降低，不过对于我们这个demo来说已经够了.
注意target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引选择在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。...logits = model(**inputs).logits >>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item() >>> predicted_label...对于相同数量的层，Wav2Vec2-Conformer 比 Wav2Vec2 需要更多的参数，但也能提高词错误率。...Wav2Vec2-Conformer 使用与 Wav2Vec2 相同的分词器和特征提取器。...logits = model(**inputs).logits >>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item() >>> predicted_label
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