【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例：构建人名分类器
学习目标 了解有关人名分类问题和有关数据 掌握使用RNN构建人名分类器实现过程 案例介绍 关于人名分类问题:以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号...
pytorch中有哪些损失函数，以及相关的python案例
PyTorch中提供了多种损失函数，涵盖了分类、回归和图像处理等不同领域的任务，以下是其中一些常用的损失函数及其使用示例：交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）适用于多分类任务，通常与Softmax层结合使用。import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): d...
【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】
1 获取和读取数据集 数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格，也就是标签。 我们将通过pandas库读入并处理数据。在导入本节需要的包前请确保已安装pandas库。 ...
【从零开始学习深度学习】48.Pytorch_NLP实战案例：如何使用预训练的词向量模型求近义词和类比词
本文将介绍如何使用已经在大规模语料上预训练的词向量模型来求近义词和类比词。 1. 下载预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pytorch-nlp等等。你可以使用pip很方便地按照它们，例如命令行执行 pip ...
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降：在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降：在每次迭代中，只随机采样一个样本来计算梯度，一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降：在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量来计算梯度，一个epoch周期内会进行（样本...
【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲 本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。 语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....
用Pytorch构建第一个神经网络模型（附案例实战）
目录一、Pytorch简介二、实验过程2.1数据集介绍2.2加载数据2.3数据预处理 2.3.1特征转换2.3.2缺失值处理 2.3.3样本不平衡处理2.4特征工程2.4.1划分训练集和测试集2.4.2数据类型转换2.5构建模型2.5.1可视化神经元2.5.2激活函数2.5.3训练神经网络 2.6保存模型2.7模型评估2.8模型预测三、总结一、Pytorch简介PyTorch是一个基于pytho....
【Pytorch神经网络实战案例】34 使用GPT-2模型实现句子补全功能（手动加载）
1 GPT-2 模型结构GPT-2的整体结构如下图，GPT-2是以Transformer为基础构建的，使用字节对编码的方法进行数据预处理，通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型。1.1 GPT-2 功能简介GPT-2 就是一个语言模型，能够根据上文预测下一个单词，所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本，如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调，生成有特定格式或者主题的文本，如诗歌、戏剧....
【Pytorch神经网络实战案例】33 使用BERT模型实现完形填空任务
1 案例描述案例：加载Transformers库中的BERT模型，并用它实现完形填空任务，即预测一个句子中缺失的单词。2 代码实现：使用BERT模型实现完形填空任务2.1 代码实现：载入词表，并对输入的文本进行分词转化---BERT_MASK.py（第1部分）import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM ....
【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现：加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务，只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单，核心步骤只有两步：（1）直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化，便可以得到能够使用的模型对象。（2）将文本输入模型对象....
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