原创 pytorch中的一些方法用法集錦
目錄一、pack_padded_sequence和pad_packed_sequence二、masked_fill()三、nn.ModuleList 和 nn.Sequential 一、pack_padded_sequence和p
2020-06-27 13:03:38
原创 pytorch中的repeat()
這兩天寫程序中需要，查到了一個非常好用的函數，爛筆頭比好記性好用，記錄下： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) print(x.repeat(4)) print("##########
2020-06-27 13:03:38
原创 傅里葉變換和拉普拉斯算子
最近在看傅里葉變換和拉普拉斯算子，看到的非常好非常好，容易理解又有形象概念的解釋： 傅里葉變換： 如何給文科生解釋傅里葉變換？ https://www.jianshu.com/p/73f0ab14828a 深入淺出的講解傅里葉變換
2020-06-27 13:03:38
原创 python中 list 的組合問題
源於最近寫程序頻繁用到了list中元素兩兩組合問題，特意總結如下： list中相鄰元素兩兩組合： portList = ['a', 'b', 'c', 'd'] for i, p in enumerate(portList):
2020-06-27 13:03:38
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原创 用TIKZ在LaTex中畫圖
我之前是用Edraw max畫圖的，但是有一個致命的問題就是在圖上寫字母的時候與圖解釋中不一致，所以嘗試了一下LaTex畫圖，哎呀，耗費我一下午的時間呀 首先導入包：\usepackage{tikz} 源碼如下： \begin{f
2020-06-27 13:03:38
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原创 深度學習中的網絡集錦
highway network 《Highway Network》發表在ICML2015年，PaperNote: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35019701 pointer network
2020-06-11 01:19:10
原创 tensorflow中的一些方法詳解
tf.train.slice_input_producer：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 Normalization的各種：https://blog.cs
2020-06-11 01:19:10
原创 seq2seq框架中技術要點彙總
seq2seq中的attention Copy Mechanism：解決OOV詞Copy Mechanism：解決OOV詞 來自於文章《Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to
2020-06-11 01:19:10
原创 python List中元素兩兩組合
aa = ['a', 'b', 'c'] bb = list(itertools.permutations(aa, 2)) print(bb) print("######################") cc = list(i
2020-05-23 12:57:51
原创 NLP中三種特徵抽取器的優與劣
RNN ( LSTM, GRU ) ： 缺點（1）：無法並行，因此速度較慢 （2）：RNN無法很好地學習到全局的結構信息，尤其對於序列結構很長的 CNN: BERT:
2020-04-25 14:54:26
原创 transformer 中 tokenizer.tokenize() 和 tokenizer.encoder()
tokenizer.tokenize() ： 使用 tokenize() 函數對文本進行 tokenization之後，返回的分詞的 token 詞 tokenizer.encoder()： encode() 函數對 文本 進行
2020-02-20 15:32:11
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原创 LaTex字母上方箭頭問題
N←\mathop{N} \limits ^{\leftarrow}N← : \mathop{N} \limits ^{\leftarrow} 但是在知乎博客裏的寫法是 \mathop{N}^{\leftarrow}， 注意
2020-02-20 15:31:58
原创 關於scipy中的一些方法
純粹是因爲在看GCN的源碼，裏面涉及到很多scipy中的方法，對於這些不常用的方法感覺看一遍很快就忘記了，所以彙集在這兒吧。 一、比較 todense() 和 toarray() import scipy.sparse as sp
2019-10-27 17:38:56
原创 pytorch關於隨機種子的問題
import torch seed = 2018 torch.manual_seed(seed) # 爲CPU設置種子用於生成隨機數 torch.cuda.manual_seed(seed)#爲當前GPU設置隨機種子；如果使用多個
2019-10-25 13:33:59
原创 random.shuffle()和numpy.random.shuffle()
random.shuffle(): import random a = [1,2,3,4] b = [[5,6,7,8], [9,10,11,12]] #c = random.shuffle(a) #錯誤書寫方式，該函數返回值爲空
2019-10-25 13:33:59