直接贴代码
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torch
from transformers import BertFor......
基于BERT实现文本分类 二分类 情感分类
直接贴代码
一、模型定义和训练
# 1. 导入包
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader, ......
Pytorch入门 搭建全连接网络实现MNIST数字分类
训练数据每张图片是 28*28的,所以输入维度为 784,输出维度为10 (即表示0-9的数字)
可以通过两个隐藏层,以batch_size=1为例
输入 1*784 变成 1*1000,中间需要乘以......
PyTorch实现手写数字分类模型搭建
一、完整代码
1、CNN.py
import torch
# 神经网络定义
class CNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
......
PyTorch实现神经网络 房价预测模型
原理就是,已经有了506条样本数据,其中13列是房子的特征数据,1列是房价数据。
取496条作为训练数据,10条最后测试验证。
根据496条数据,训练一个模型,输入13个特征,能返回一个预测房价pre......
cuda安装 for windows11
一、故事背景
在学习pytorch中,
使用 cuda 报错 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
import torch
pr......
Python入门,实现神经网络
一、先实现一层的神经网络
我们自己心里推测一下:如花去了,小明就去。如花不去,小明不去
# 1. 引入类库
from numpy import random, dot, exp, array
#......
Python入门,实现KNN算法(sklearn版本)
完整代码
from numpy import array
from sklearn import neighbors # 导入sklearn.neighbors模块
def create_dat......
Python入门,实现KNN算法
KNN 流程图如下
完整代码
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
# 故事背景
# 游客 吃冰淇淋数目 喝水数目 ......
类别特征、LabelEncoder、One-Hot Encoding Demo
什么是类别特征?
"类别特征"是指表示分类或类别的特征。例如颜色(红、绿、蓝)、血型(A型、B型、O型、AB型)等...
常见类别特征算法
1、Label Encoding
LabelEncoder ......
Word2Vec模型 Demo
代码
import jieba # 引入结巴分词, pip install jieba 或 conda install jieba
import re # 引入正则表达式
from gensim.......
CLIP模型 Demo
一、安装依赖
pip install ftfy regex tqdm # 安装 clip 的依赖包
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git......
PyTorch入门学习 14-torch.normal、均值、平方差
一、什么是均值和标准差
先复习下数学。
给定几个数,如 5、6、8、9
1、均值
平均数,即 (5+6+8+9)/4=7
2、标准差
反映各个数与平均值的距离,标准差越大,说明越离散。标......
PyTorch入门学习 13-torch.norm
norm 是计算范数,范数就是对矩阵(向量)里的数进行某种运算,获得一个数值,形容这个矩阵的规模(大小)
norm(a, p) 有2个参数
a 是一个张量,p是一个数字
公式如下:
即......
PyTorch入门学习 12-矢量计算比循环计算快很多、time()
两个向量相加或者其他运算,尽可能采用矢量计算。比对每个元素循环计算快几个数量级(几百倍、千倍)。
可以使用 time() 获取当前时间戳毫秒数
代码
from time import time
im......