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爬取的时候会遇到这种情况,不能显示全文 ```#28省份养老金上调# 多地提高城乡居民基础养老金 目前,多个省份在2019年政府工作报告中明确要提高退休人员养老金。 中国社科院世界社保研究中心执行研究员张盈华表示:考虑到物价指数和职工工资上涨情况,预计2019年退休人员养老金依然会维持上调。如果维持去年养老金上调绝对额的话,预计今年上调 ...全文```
博主您好,在test的时候,我们遍历所有的relation进行attention。 ` res = torch.cat(pre_y, 1).max(1)[0]` 假设使用label 0 ([690*1])这个relation来作attention,将attention后的结果用于计算各个关系的概率分布。 ` out = self.test_scale_p * bags_feature.mm(self.rel_embs.t()) + self.rel_bias` ([128,53]) 这里的max是指在第2维度取最大值作为label 0这个relation的概率吗?依次类推遍历所有relation,就能得到在所有relation上的概率。 这里可不可以不作max,直接取out中label 0对应的维度所对应的概率作为结果。 还有一个问题,PCNN-ATT中eval_metric_var,这是直接对预测概率排名前2000的计算pr吗?
请问博主,在每个epoch结束时,调用predict函数中的out=model(data),是不是需要用with torch.no_grad()包起来呢? 还有一个问题,在训练的时候,我们知道label是多少,因此可以在调用select_instance时只取label对应的那一列概率最大的instance作为下面的训练样本,但是在predict时,我们并没有经过select_instance这一步,而是直接取概率最大的那一列作为label。换句话说,select_instance时,model是不是应该停止梯度更新呢?select_instance学到的是从包中选择正确的样例进行训练,但是predict时并没有这一步。还是说我们在predict中也加入select_instance,但这样好像又不是多实例学习的只要预测对包中的一个?其实自己纠结的就是train过程中比predict多出的一个select_instance. 第二个问题可能没表达清楚,博主可以回答一下第一个问题嘛?谢谢!
```TypeError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 cloudmusic.search("白日", 100) 4 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cloudmusic/cloudmusic.py in search(para, number) 19 def search(para, number=5): 20 with sessions.Session() as session: ---> 21 return...
jieba分词演员的词性是nr,而模板中却是 `nnt和nnr合作了哪些电影`等,导致无法查询出结果。
` nn.init.orthogonal_(getattr(self.rnn, f'weight_hh_l{i}')) nn.init.kaiming_normal_(getattr(self.rnn, f'weight_ih_l{i}')) nn.init.constant_(getattr(self.rnn, f'bias_hh_l{i}'), val=0) nn.init.constant_(getattr(self.rnn, f'bias_ih_l{i}'), val=0) getattr(self.rnn, f'bias_hh_l{i}').chunk(4)[1].fill_(1) ` 想请教下博主参数初始化这部分,这里对weight和bias的初始化是对LSTM中各个门和候选记忆细胞所有参数的初始化吗?最后一句`getattr(self.rnn, f'bias_hh_l{i}').chunk(4)[1].fill_(1)`是什么意思呢?
您好,官方包现在改叫transsformers了,我想问一下您给的关于预训练模型的链接是从哪儿找到的,我找了半天没有找到
use_word拼写成了ues_word
def end_of_chunk(prev_tag, tag, prev_type, type_): # check if a chunk ended between the previous and current word # arguments: previous and current chunk tags, previous and current types chunk_end =...