原创 Tensorflow：tf.contrib.lookup索引構建和查詢
ndex_to_string_table_from_file和index_table_from_file py3。從文件中構建int->string映射和string->int映射，分別返回tf.contrib.lookup.HashTa
2019-07-16 21:44:32
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原创 Tensorflow：常見錯誤
Tensorflow SSE報錯 TensorFlow wasn't compiled to use SSE (etc.) instructions, but these are available 解決：os.environ['TF
2019-07-16 21:44:32
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原创 Tensorflow：seed用法詳解
##### file1 ##### import tensorflow as tf # tf.set_random_seed(1234) # a = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2], 0,
2019-07-16 21:44:32
原创 Tensorflow：輸入輸出
Tensorflow輸入 使用dataset讀取batch數據示例 DEBUG = True mlb = MultiLabelBinarizer() with open(os.path.join(DATADIR, 'vocab.tag
2019-07-16 21:44:32
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原创 PyTorch：安裝和配置
安裝 pip安裝 pip3 install torch torchvision macos還需要安裝 brew install libomp 否則出錯：ImportError: dlopen(/...torch/_C.cpython-36
2019-07-16 21:44:32
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原创 Tensorflow：模型保存和服務
tensorflow模型保存和使用 保存訓練好的模型的代碼如下： sess = tf.Session() saver = tf.train.Saver() model_path = "D:\sample\model.ckpt" save
2019-07-16 21:44:32
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原创 深度學習：bert embedding用法詳解
環境配置 下載bert已訓練好的模型 如BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M para
2019-07-16 21:44:32
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原创 Tensorflow函數映射：py_func和map_fn
tf.map_fn [tf.map_fn]：map on the list of tensors unpacked from elems on dimension 0. 接受一個函數對象，然後用該函數對象對集合（elems）中的每一個元素
2019-07-04 22:19:35
原创 Tensorflow：tensor變換
示例 import tensorflow as tf x = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9],
2019-06-11 02:58:09
原创 python字符串編碼及亂碼解決方案
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44136297 字符編碼詳解 [字符編碼ASCII，Unicode和UTF-8] 主要非英文字符集的編碼範圍 範圍 編碼 說明 2E80~33
2019-05-15 01:22:00
原创 正則表達式
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/24143801 正則表達式 正則表達式是用於處理字符串的強大工具，擁有自己獨特的語法以及一個獨立的處理引擎，效率上可能不如str自帶的方法，但
2019-04-27 06:40:15
原创 mac：文件編碼問題
Office for Mac 打開 Excel 文件全是亂碼？ 原因：Mac默認的編碼是utf-8，utf-8編碼的文件，用utf-8解碼纔會正確顯示。而Mac下的excel並不支持utf-8，一般支持GBK編碼的文件，用GBK解碼utf
2019-04-25 06:22:35
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原创 深度學習：Transformer模型進階-GPT模型和Bert模型
OpenAI GPT 模型原理與架構 原文[Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (未出版)] OpenAI Transformer是一
2018-12-19 09:29:16
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原创 深度學習：TextCNN
對於文本分類問題，常見的方法無非就是抽取文本的特徵，比如使用doc2evc或者LDA模型將文本轉換成一個固定維度的特徵向量，然後在基於抽取的特徵訓練一個分類器。 然而研究證明，TextCnn在文本分類問題上有着更加卓越
2018-12-19 09:29:16
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原创 深度學習：transformer模型
Google於2017年6月發佈在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》，提出解決sequence to sequence問題的transformer模型，用全attention的結構代替了lstm，
2018-12-12 15:47:51
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