RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU.
torch.load(model_path) # 改为 torch.load(model_path, map_location='cpu')
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1. 简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如…
适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥 调用函数： 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entr…
个人网站–> http://www.yansongsong.cn 项目github地址：https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras 大赛简介 为响应国家健康中国战略，推送健康医疗和大数据的融合发展的政策，由清华大学临床医学院和数据科学研究院，天津市武清区京津…
一、总结 一句话总结： 用了两个SimpleRNN，后面接Dropout，最后是一个dense层输出结果 model = tf.keras.Sequential([ SimpleRNN(80, return_sequences=True), Dropout(0.2), SimpleRNN(100), Dropout(0.2), Dense(1) ]) mod…
首先看一下卷积神经网络模型，如下图： 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层：为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。 代码如下： n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #’…
@tags caffe 在windows下使用caffe时，如果先前没有啥经验，会考虑按照官方文档中的例子跑一跑。比如mnist手写数字识别。 然后就会遇到这个问题：windows下怎么执行/examples/mnist/create_mnist.sh呢？ 当然，你需要先编译了convert_mnist_data子项目，以及下载了mnist数据集。 ok，要…
本文主要对循环神经网络的内部原理进行了阐述，包括多种常见模型 假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属…
语言模型 语言模型计算一串句子的概率 传统的语言模型：通常我们会以一个突破点为基础条件在尝试预测一个词之前 我们会尝试仅仅根据它前面的n个词语预测下一个词 这是使用传统的机器学习模型必要的 但却是错误的 但是占用的内存较大 效率不好 解决办法：RNN 从理论层面上来讲 我们可以根据所有前序字组来进行预测 如此一来 内存需求只会取决于字词的数量规模而不受我…
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