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Python BiLSTM_CRF医学文本标注，医学命名实体识别，NER，双向长短记忆神经网络和条件随机场应用实例，BiLSTM_CRF实现代码

importtorchimporttorch.autogradasautogradimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim1.设置随机种子torch.manual_seed(1)2.torch.max(input,dim

医学小达人·2022-12-16 22:23

pytorch报错tensor.item()——IndexError: invalid index of a 0-dim tensor.

IndexError:invalidindexofa0-dimtensor.Use`tensor.item()`inPythonor`tensor.item()`inC++toconverta0-dimtensortoanumberpytorch在训练时发生如上报错，有其他大佬解释是pytorch版本问题造成的.data[0]和.item（）的问题，但我在创建虚拟环境，安装其它版本pytorch后

qq_36205653·2022-12-16 17:21

pytorch学习笔记2-张量的操作

张量的操作1.张量的拼接与切分（1）张量拼接1.torch.cat（）：将张按维度dim尽心拼接参数:tensors：张量序列，dim拼接维度t=torch.ones(2,3)t_0=torch.cat

berry丶·2022-12-16 11:34

torch.gather()方法的理解

torch.gather(源张量,维度轴dim,索引张量)gather()是类似于数组按下标获取元素值的方法，只不过数组或者二维数组可以直接通过行列下标获取值，而张量一般都是多维度的，不可以用下标获取，

单手打字·2022-12-16 10:30

yolov1模型结构和训练测试流程详解

②reshape为一维，然后进行全连接，in_dim=25088，out_dim=4096，需要注意的是这里的25088是由51277得到的，而不同大小的图像经过主干网络提取特征后的大小也是不一样的，所以如果输入的图像大小不是

huuuuuuuuuuuuuuuang·2022-12-16 10:53

余弦相似度，F.cosine_similarity()详解

torch.float32)##特征向量bb=torch.tensor([[5,6],[7,8]],dtype=torch.float32)print(F.cosine_similarity(a,b,dim

Sukura、xia·2022-12-16 09:04

torch.nn.functional.cosine_similarity使用详解

JasonLiu1919·2022-12-16 09:34

衡量两个向量相似度的方法：余弦相似度、pytorch 求余弦相似度：torch.nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-08)

余弦相似度\color{red}{余弦相似度}余弦相似度在NLP的任务里，会对生成两个词向量进行相似度的计算，常常采用余弦相似度公式计算。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理

是七叔呀·2022-12-16 09:34

torch.cosine_similarity, 广播，一个矩阵的每行和另一个tensor计算相似度

Answerlzd·2022-12-16 09:33

Pytorch关于高维tensor的dim上操作的理解--以cosine_similarity的dim参数为例

问题的引出关于pytorch中dim的描述个人总是弄的不是很清楚，好多地方存在着疑问，这次在实验过程中需要比较两个高维tensor的相似度，由于需要确定在哪一维进行比较，故去测试了pytorch中关于tensor

QingerBig·2022-12-16 09:33

torch F.cosine_similarity使用

看名字就知道是算余弦相似度，但是有个烦人的参数dim，本文主要解决如下几个问题dim参数到底有什么作用？如何设置dim参数两个矩阵使用该函数算余弦相似度到底是按列向量来算还是按行向量来算？

orangerfun·2022-12-16 09:03

ViT-B参数量计算

image_size=384+1参考：https://blog.csdn.net/weixin_43922901/article/details/1026025571Patchembeddingpatch_dim

zkxhlbt·2022-12-16 07:26

ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected ＜= 2.

python3:ValueError:Foundarraywithdim4.Estimatorexpected<=2.原因：维度不匹配。数组维度为4维，现在期望的是<=2维方法：改为二维形式。本人这里是4维度，我改为个数为两维度，如下处理：source_x=(source_x.reshape(source_x.shape[0],source_x.shape[1]*source_x.shape[2]

打史莱姆的小仙女~·2022-12-16 04:11

全面解决方法ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for ‘pooling/MaxPooling‘

ifK.image_data_format()=='tf':#这是在keras2.3.0版本下的判断形式，如果是别的版本(较低版本)应该使用image_dim_ordering，判断tf表示输入格式是channel_last

qq_37086224·2022-12-16 04:06

对nn.Embedding的理解以及nn.Embedding不能嵌入单个数值问题

首先，nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)会生成一个嵌入表，在一些论文中常见的叫法是lookuptable，就是一个随机的查询表，我们可以理解为一个词典（

Honor199·2022-12-16 00:50

torch.nn.Embedding()详解

PyTorch中的EmbeddingLayer一、语法格式torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm

Quinn-ntmy·2022-12-16 00:17

Pytorch nn.Embedding用法（包括加载预训练模型，加载Word2vec,加载glove）

**pytorchnn.Embedding**classtorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm

Jeanshoe·2022-12-16 00:41

torch.nn.embedding()

https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890来源：简书内容：上述是以RNN为基础解析的torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim

追赶早晨·2022-12-16 00:38

torch.nn.Embedding使用详解

此时index为（0-4999）embedding_dim,–嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。padding_idx=None,–填充id，比如，输入长度为

小时不识月123·2022-12-16 00:08

nn.Embedding的使用

nn.Embedding经常用到的参数是nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)其中，num_embeddings代表字典中一共有多少个词语,embedding_dim

莫问前程学无止境·2022-12-16 00:36

nn.Embedding与nn.Embedding.from_pretrained

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2

鹿海园·2022-12-16 00:36

torch.nn.Embedding的使用

103881687官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#embeddingtorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim

von Libniz·2022-12-16 00:04

nn.Embedding的用法

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

@钊哥哥·2022-12-16 00:02

tensor的索引、切片、拼接和压缩等

修行僧yicen·2022-12-15 18:11

Pytorch框架之torch.scatter_

A.scatter_(dim,index,B)#基本用法,tensorA被就地scatter到tensorB直接上图源tensor的每个元素，都按照index被scatter（可以理解为填充）到目标tensor

发呆的比目鱼·2022-12-15 12:00

Pytorch中torch.Tensor.scatter_用法

首先看一下这个函数的接口，需要三个输入：1）维度dim2）索引数组index3）原数组src，为了方便理解，我们后文把src换成input表示。最终的输出是新的output数组。

u013250861·2022-12-15 12:28

简单速成Pytorch的scatter_函数理解

首先明确，这个函数实现的功能是”放“怎么个放法呢，看这个函数的参数：Tensor.scatter_(dim,index,src,reduce=None)→Tensorsrc：将src这个tensor中的值

孤山大姐姐·2022-12-15 12:28

Pytorch中scatter_的用法

参数及含义如下：scatter(dim,index,src)具体来说：dim指的是沿着哪个维度进行索引，若为0则代表按行索引，若为1则代表按列索引index表示用来进行索引的张量src表示源张量或标

qq_43438974·2022-12-15 12:57

【pytorch】scatter的使用

形式在pytorch中，scatter可以通过torch.scatter和torch.scatter_(修改自身数据)，或者Tensor自生就有的方法scatterTensor.scatter_(dim

安安爸Chris·2022-12-15 12:55

更新tensor指定位置的值 pytorch scatter_add_和scatter_

更新tensor指定位置的值可以使用tensor.scatter_add_(dim,index,src)//把src中的值加到指定的tensor上tensor.scatter_(dim,index,src

Hallywood·2022-12-15 12:17

Pytorch scatter_()用法

importtorch'''A.scatter_(dim,index,B)#基本用法,tensorA被就地scatter到tensorB源tensor的每个元素，都按照index被scatter（可以理解为填充

Mark_Aussie·2022-12-15 12:43

青玉∞·2022-12-14 17:27

python矩阵教程_Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

torch.randn(d0,d1,d2,...)添加维度：tensor.unsqueeze(0)压缩维度:tensor.squeeze(0)按维度拼接tensor：torch.cat(inputs,dim

weixin_39912566·2022-12-14 17:50

numpy和pytorch中的矩阵乘法

如果矩阵维度不一样则采用广播机制，例如a=torch.randn((2,512,8,8))b=torch.randn((2,1,8,8))c=a*b#c.shape=(2,512,8,8)此时会将b矩阵在dim

npupengsir·2022-12-14 17:19

numpy和pytorch的repeat

pytorch：[tensor].repeat_interleave(repeats,dim)它才是等价于上面np.repeat！！！

长门下の执事·2022-12-14 17:11

pytorch函数解释：torch.unbind()

torch.unbind(input,dim=0)→tuple参数解释：input为tensor，dim为要去除的维度函数作用：去除tensor的一个维度，返回沿着给定维度的元组举例：txt=torch.randn

xxxx_gwj·2022-12-14 16:52

nn.LSTM的参数理解

输入参数:input_size输入数据的特征维数，通常就是embedding_dim(词向量的维度)hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置，default

terry_gjt·2022-12-14 14:35

线性回归以及python代码实现

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetesfromsklearn.utilsimportshuffleimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dim

程序媛JD·2022-12-14 09:55

【Pytorch】分割的mask 独热编码转换 scatter 参数理解

scatter_(input,dim,index,src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中。

zhuhaow·2022-12-14 08:32

Pytorch 怎么样把labels转为one-hot(独热编码)的形式

>>>v.size(0)3>>>n=v.size(0)>>>one_hot=torch.zeros(n,10).long()>>>one_hot.scatter_(dim=1,index=v.long(

wang xiang·2022-12-14 08:01

pytorch常用函数总结（持续更新)

pytorch常用函数总结（持续更新)torch.max(input,dim)求取指定维度上的最大值，,返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。

luckyforefforts·2022-12-13 20:18

数仓建模理论

表字段类型第二章数仓理论一、范式理论（1）范式概念（2）函数依赖（3）三范式理论二、关系建与维度健模（1）关系建模（2）维度健模三、维度表和事实表（1）维度表（2）事实表四、维度模型的分类五、数据仓库建模（1）ODS层（2）DIM

Chen Mon·2022-12-13 18:55

Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片

Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片Tensor的index和select**Dim0first：**多维张量的索引默认为第一个维度索引a=torch.Tensor(4,3,28,28)print

唐BiuBiu·2022-12-13 13:19

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (dim=tuple,keepdim=True,),

使用torch.mean()函数一直报错，后来发现是torch版本的问题。一开始使用的是0.4.1版本，换成了1.7.1版本，就能够正常运行了。

杰伦的大眼睛·2022-12-13 11:21

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (list, dim=int), but expected o

TypeError:mean()receivedaninvalidcombinationofarguments-got(list,dim=int),butexpectedoneof:如果是在gpu上，由于在

matlab_python22·2022-12-13 11:50

如何在pytorch中自己实现softmax运算

运算使输出更适合离散值的预测和训练softmax用于分类问题：预备知识：首先我们看看这个关于Tensor的运算：sum()函数>>X=torch.tensor([1,2,3])tensor([1,2,3])>>X.sum(dim

dlage·2022-12-13 09:36

nn.Softmax(dim=1)(outputs) 与 torch.max(probs, 1)[1]的理解

outputs，后遇到torch.max(probs,1)[1]这行代码，不是很清楚它的意思，所以对其进行逐步调试，理清了思路：outputs=model(inputs)probs=nn.Softmax(dim

计算机视觉从零学·2022-12-12 20:01

老狗——理解 “ nn.Softmax（dim=0）“

老狗——理解"nn.Softmax（dim=0）"多维tensor时，对softmax的参数dim总是很迷，下面用一个例子说明importtorch.nnasnnm=nn.Softmax(dim=0)n

VeteranDog·2022-12-12 20:30

nn.softmax的参数使用和数据使用

nn.Softmax，dim=0对于二维数组的dim=0时，将每列的每个元素和这一列的自然指数之和进行比，importtorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatharr=np.linspace

MAR-Sky·2022-12-12 20:30

【基础知识】pytorch:nn.Softmax()

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41391619/article/details/104823086这篇讲的很清楚，转一下本篇主要分析softmax函数中的dim参数,首先介绍一下

nefetaria·2022-12-12 20:59

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