labels_

使用Transformers微调基于BERT模型做中文命名实体识别任务

//www.cluebenchmarks.com/introduce.html#细粒度命名实体识别->下载#将数据转为BIO标注形式defdimension_label(path,save_path,labels
Shy960418·2024-01-25 07:56

NUS-WIDE数据集预处理

里面81文件对应81个类，文件名形如Labels_*.txt，里面都是26,9648行的0/1数据，表明
HackerTom·2023-08-30 09:34

can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first

原因分析：数据在cuda()，需要将float型的tensor转化为numpy，只能在cpu上进行更改前的样子：labels_=labels_.numpy().tolist()更改后的样子哦labels
2021乐乐·2023-01-03 09:54

Python报错can‘t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first

报错行：labels_=labels_.numpy().tolist()根据提示用Tensor.cpu()修改：labels_=labels_.cpu().numpy().tolist()
sweettea~·2023-01-03 09:08

k-mean聚类的python实现

类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性labels_中找到。函数接受训练数据返
zoujiahui_2018·2022-12-31 15:27

tf中tensor的大小输出

1.0,2.0,3.0]])labels=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])logits_=tf.reshape(logits,[-1,1])labels
frostjsy·2022-11-25 05:32

【skLearn 聚类算法】KMeans

.定义2.算法过程3.聚类结果分析4.簇内平方和5.KMeans算法的时间复杂度(了解)二、KMeans类的使用◐重要参数----n_clusters◐聚类案例①创建数据集②KMeans聚类★重要属性labels
骑着蜗牛ひ追导弹'·2021-01-07 11:23

matlab对手写数字聚类的方法_scikitlearn — 聚类

对于类，可以在labels_属性中找到训练数据上的标签。输入数据需要注意的一点是，该模块中实现的算法可以将不同类型的矩阵作为输入。所有方法都接受形状为[n_sam
weixin_39702714·2020-11-22 14:54

tensorflow sess.run() 随感

一、features_,labels_,indexs_=sess.run([features,labels,indexs])是否需要进行传参feed_dict，需要看features,labels,indexs
learner_ctr·2020-08-01 11:02

sklearn.cluster聚类模块结构（classes||Functions）及用法

对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性labels_中找到。模块内的各种类classclas
Quant_Learner·2020-07-30 19:42

Keras+DataGenerator

fromtensorflowimportkerasaskfromkeras_preprocessingimportimageimportnumpyasnpimportmathclassDataGenerator(k.utils.Sequence):def__init__(self,filenames_,labels
扎手的苍耳·2019-07-16 10:37
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他