用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数.这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译,以便不时之需. class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, n

1.word2vec参数详解 · sentences:可以是一个·ist,对于大语料集,建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建.· sg: 用于设置训练算法,默认为0,对应CBOW算法:sg=1则采用skip-gram算法.· size:是指特征向量的维度,默认为100.大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百.· window:表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少· alpha: 是学习速率· seed:用于随

对于常见的工程应用来说,计算的工况很多,尤其优化工作,少则几百,多则上千,面对如此之多的case文件要写,假如按照一个一个的读写的话,相信你一定会为这么机械的工作烦躁,甚至影响今后好几天的心情,那么有什么简便一些的方法呢?答案是肯定的.那就是采用fluent的journal文件.首先打开fluent软件,在file/write/start journal,见下图: 选择保存文件名*.journal后(看你自己怎么设置文件名),我一般按照这一组的类型来命名:这样, journal文件就开始记录你以

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 1.背景 假定读者已经熟悉 ns-3 simulator ,能运行一般的仿真程序.如果不是的话,强烈推荐读者参考 [ns3tutorial].   2. 使用概述 ns-3 LTE 模块是一个软件库,允许仿真LTE网络,一些情况下还可以仿真核心网 Evolved Packet Core (EPC).仿真过程通常涉及以下几个步骤: 定义仿真场景. 编写程序,重建期望的仿真场景拓扑/架构,通过使用 ns3::LteHelper API(定义在 src/

一.利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 1)数据获取 到wiki官网下载中文语料,下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件,里面是一个XML文件 下载地址如下:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 其中:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/提供wiki各种文

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

当然这个模型参数,最好用自己的,否则不够精确,我自己的还没训练完. from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv from gluoncv import model_zool_zoo,data,utils net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc',pretrained = True) x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 self.gen.load_state_dict(torch.load(os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step),map_location='cpu')) 3.打印查看模型参数 pthfile = r

1.  模型参数的保存: import tensorflow as tfw=tf.Variable(0.0,name='graph_w')ww=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.5),name='graph_ww')# double=tf.multiply(2.0,w)saver=tf.train.Saver({'weights_w':w,'weights_ww':ww}) # 此处模型文件关键字可以自己命名,如weights_w

1.随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0

使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行的词向量表示. 其他还可以通过求平均,求众数或者最大值等等方法得到每行的词向量表示. 代码如下: import time import csv import pickle import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.model_sele

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').

word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等.也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了.本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节.完整代码戳这里https://github.com/DSXiangLi/Embedding 模型概述 word2vec模型结构比较简单,是为