训练数据一定要打乱 测试数据不用打乱
0、引言本文记录使用pytorch、huggingface/transformer框架工作流程，内容包括：数据读取数据预处理（splitshuffle）预训练模型下载和准备（预训练模型参数下载，模型对应Token及超参初始化）模型训练、验证…
多层感知机定义模型的参数定义激活函数定义模型定义损失函数训练模型小结多层感知机importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append('..')importd2lzh_pytorchasd2l我…
目录Pytorch搭建模型numpy实现torch的Tensor实现torch的自动求导pytorch.nn模块torch.optim简化自定义nnModules总结Pytorch搭建模型神经网络的基本流程可以分为两大步骤：网络结构搭建+参…
调参技巧层叠LSTM的层时尽量保持两个隐藏层个数一致收敛的快的多两层LSTM比一层好很多激活函数很重要relu通常效果比较好激活函数使用笔记激活函数介绍学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率，否则直接不收敛，因此学习率不要…
N:batch;C:channelH:heightW:widthCaffe的Blob通道顺序是：NCHW;Tensorflow的tensor通道顺序：默认是NHWC，也支持NCHW，使用cuDNN会更快;Pytorch中tensor的通道顺…
caffe调参经验资料文章调参是个头疼的事情，YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton这些大牛为什么能够跳出各种牛逼的网络？下面一些推荐的书和文章：调参资料总结NeuralNetwork:Trickofth…
一、view函数代码：a=torch.randn(3,4,5,7)b=a.view(1,-1)print(b.size())输出：torch.Size([1,420])解释：其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。如上例中，第一个参…