在 PyTorch 中，使用 torch.utils.data.DataLoader 类可以实现批量的数据集加载，在我们训练模型中非常常用，其功能也确实比较强度...
在 C++11 标准中引入的 default 关键字，主要用于在类的声明中显式指定编译器生成默认的特殊成员函数实现。这些特殊成员函数包括： 1. 默认构造 ht...
我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好。比如，一个深的网络 A 和一个浅的网络 B，那 A 的性能至少都能跟 B...
我们可能经常碰到这样的一种需求，需要对一篇文章、一大串关于某个主题的文本内容进行摘要的提取。文本摘要的提取思路主要有抽取式、生成式： 抽取式主要是从文章中抽取一...
神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。 PyTor...
Transformer 是谷歌在 2017 年的论文 《Attention Is All you Need》中提出的一种新架构，它在多项 NLP 任务上效果很不...
PyTorch 提供了两种损失函数的使用方法：函数形式、模块形式，函数形式的损失函数定义在 torch.nn.functional 库中，使用时传入神经网络的预...
1. pad_sequence pad_sequence 函数通过填充的方式，将同一个 batch 中的 sequences 通过默认填充 0 的方式，变成最长...
在 NLP 任务中主要处理带有序列关系的文本数据，这就需要了解循环（递归）神经网络。下图是一个简单的循环神经网络： 网络中包含一个神经元，但是它具有不同的时间步...
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