1. 模型训练 该代码实现了RNN 训练情感分析模型,主要功能包括: 创建 03-模型训练.py 文件并添加如下代码: 图片展示 20 个 ...
AUC(Area Under the Curve)是一种常用二分类评估方法,它指的是 ROC 曲线(Receiver Operating Characteris...

本文将从零开始,详细讲解如何使用循环神经网络(GRU)实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型,并应用于情感分析任务。内容涵盖数据预处理、...



1. 准备数据 该代码用于微博情感分析数据的预处理。主要流程包括: 创建 01-准备数据.py 文件并添加如下代码: 2. 构建词典 该代码...
C++ Boost 库中的环形缓冲区(Circular Buffer)是一种数据结构,用于实现固定大小的队列,支持高效的插入和删除操作。它的主要特点是,当缓冲区...
自动混合精度是一种能够提升训练效率的方法。它通过减少训练过程中的显存使用,从而提高 batch_size 大小,加快模型训练。在 PyTorch 中张量默认使用...
Boost Interval Container Library(简称 Boost.Icl)是 Boost 库中的一个子库,专门用于处理区间(interval)...
在 C++ 中,std::thread 用于创建和管理线程,但它并不直接支持获取线程的返回结果。为了解决这个问题,我们可以使用 std::packaged_ta...
Boost.Bimap 是 C++ Boost 库中的一个组件,它提供了一种双向映射的容器,即键和值之间的双向映射。这意味着可以通过键查找值,也可以通过值查找键...
在 C++ 中,operator new 和 operator delete 是用于动态内存分配和释放的运算符。重载这两个运算符可以使你在分配或释放内存时添加额...
Blocks 是 Gradio 库中的一个用来自定义构建交互式 web app 的模块。它相较于 Interface 而言,更加底层,能够用来构建更复杂的应用。...
1. 进度条 2. 会话保持 Gradio 会话保持(Session State)是指在用户会话过程中,保存用户请求的数据。这对于需要跟踪用户状态、或在用户交互...
Gradio 包含很多预构建的组件,可作为交互界面的输入或输出控件,用一行代码即可在 Interface 或 Blocks 中使用。这些组件包括预处理步骤和后处...
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