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RSS订阅原创 import tensorflow 出错libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
背景运行一个tensorflow的项目。代码中指定的tensorflow版本是1.4.1。我是在服务器上跑代码的，使用conda创建一个python = 2.7的虚拟环境，并pip安装了tensorflow = 1.4.1。服务器的cuda版本是11.1。问题执行代码时，import tensorflow就报错 libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory。解决查询了解到是因为cuda和tens
2021-07-05 11:21:52
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原创 pytorch学习构建lenet5网络 笔记
用来记录pytorch学习及使用过程中，遇到的不了解及一些知识。torch.nnConv1d：一维卷积，常用于对文本数据。宽度卷积高度不卷积。可以词向量维度*句子最大长度作为输入。Conv2d：二维卷积，用于图像数据。...
2021-04-15 14:43:18
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原创 解决github上传超过100M的文件
问题为了上传带数据集的项目到github上，一开始用基本的上传流程，但是上传一直失败。若干错误信息如下：fatal: the remote end hung up unexpectedly 52.00 KiB/sfatal: The remote end hung up unexpectedlyerror: RPC failed; curl 92 HTTP/2 stream 0 was not closed cleanly: CANCEL解决1、改了postbuffer数值，我还是上传失败
2021-04-06 11:26:59
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原创 git 分支操作（创建、删除）
1、创建分支，并将代码提交到分支上直接新建一个分支然后切换至新创建的分支。就是创建加切换分支。git checkout -b branchname将新分支push到github上 git push origin branchnamegit add . -添加项目中所有文件git commit -m "备注" -添加备注git push origin branchname -提交代码到branchname分支
2021-01-10 11:13:46
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原创 python中search、findall、finditer的区别
1、re.search（pattern, string[, flags]）在string中，寻找是否有匹配pattern的串，有则返回，如果有多个返回第一个。无返回None2、re.findall(pattern, string[, flags])返回string中所有与pattern相匹配的全部字串，返回形式为数组３、re.finditer(pattern, string[, flags])返回string中所有与pattern相匹配的全部字串，返回形式为迭代器。...
2021-01-10 11:06:03
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原创 查准率、查全率、F1值
举个栗子假设有10个数据，target： [ 1，1，1，1，1，0，0，0，0，0 ]predict：[ 1，0，1，1，1，1，1，0，0，0 ]target为数据现实的分类，predict为数据的预测结果。查准率 P = （真正预测对的数量）/（预测结果是“对”的数量） 查准率即要求准确此例中 P = 4/6查全率 R = （真正预测对的数量）/（所有结果是“对”的数量） 查全率即要求“对”的越多越好此例中 R=4/5F值F(k) = ( 1 + k ) * P * R / ( (
2020-09-15 15:20:25
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原创 解决 更新pip时，ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘.
在使用pip install --upgrade pip更新pip后在命令行中输入pip --version命令，结果pip崩了，出现ModuleNotFoundError: No module named 'pip'.解决先执行python -m ensurepip再执行python -m pip install --upgrade pip最后解决问题解决方法参考：http://www.mamicode.com/info-detail-2509364.html...
2020-09-05 16:13:19
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原创 预训练词向量的下载
下载预训练词向量的地址word2vec-GoogleNews-vectors(https://github.com/mmihaltz/word2vec-GoogleNews-vectors)glove-vectors(https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)
2020-09-02 12:24:20
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原创 python3中使用map和lambda表达式报错TypeError
环境：python3.7使用map函数和lambda表达式完成两个向量的点乘，并且更新了weights变量，迭代运算。代码运行时抛红报错如下：TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'w'我的代码如下：map_result = map(lambda value, weight: value * weight, input_vec, self.weights)reduce_result = reduce
2020-08-30 21:11:26
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原创 pytorch处理结构化数据
处理结构化数据数据预处理定义数据集数据预处理主要使用pandas库import pandas as pd读取数据集# 读取。df为DataFrame结构df = pd.read_csv('../data/adult.csv')# pandas中unique() 函数返回每个特征的唯一值# salary是最后要分类的结果salary_items = df['salary'].unique()print(salary_items) # ['>=50k' '<50k']
2020-08-14 19:40:47
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原创 github从仓库中下载某个文件
方法一谷歌应用商店从谷歌应用商店中下载GitZip for github 扩展程序。之后在github中，双击要下载文件那一栏（不要点击文件），页面右下角就会出现download字样，点击即可。若有其他方法后续补充...
2020-08-14 15:43:02
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原创 pytorch-logistic回归实战
pytorch-logistic回归实战数据集代码学习pytorch过程中，学习logistic回归的一个demo。logistic回归是一种广义线性回归，与多重线性回归分析相似。它们的模型形式基本上相同，都具有 wx + b，其中w和b是待求参数。其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将wx+b作为因变量，即y =wx+b,而logistic回归则通过函数L将wx+b对应一个隐状态p，p =L(wx+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logist
2020-08-11 17:01:11
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原创 神经网络学习札记
神经网络学习笔记神经网络的表示激活函数正向传播深度学习中，每一个神经元接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将总输入信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出。而我们需要训练权重w。神经网络的表示输入层（一个）、隐藏层（多个）、输出层（一个）注：输出层也可有多个。激活函数激活函数，用来判断我们所计算的信息，是否达到了往后传输的条件。激活函数都是非线性的，这样可增加神经网络模型泛化的特性。常见的激活函数有以下几种：sigmod 函数图像为
2020-08-07 10:56:16
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原创 PyTorch-深度学习 笔记
深度学习基础及数学原理学习笔记常见机器学习方法线性回归常见机器学习方法监督学习已有训练样本，去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。无监督学习事先没有任何训练样本。需要直接对数据进行建模。半监督学习有大量未标记的数据和少量标记的数据。强化学习设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否越来越接近目标。线性回归线性回归来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。线性回归对于输入x和输出y有一个映射（类似ax+b），而我们是训练a、b这两个参数。...
2020-08-05 15:51:27
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原创 PyTorch 手册——入门学习笔记
pytorch学习利用pytorch对矩阵的操作pytorch创建tensorpytorch运算索引pytorch与numpy利用pytorch对矩阵的操作# 创建一个5*3的矩阵，未初始化matrix_1 = torch.empty(5, 3)print(matrix_1)# 创建一个随机初始化的矩阵matrix_2 = torch.rand(5, 3)print(matrix_2)# 创建一个0填充的矩阵，dtype指定数据类型为longmatrix_3 = torch.zeros
2020-08-04 16:05:21
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原创 pytorch-设备间转换
移动Tensor到GPU虽然现在不支持CUDA，先存起，没准后边就用上了注意，将Tensor移动到GPU，这一步操作需要CUDA设备支持一个GPUcpu_a = torch.rand(4, 3)print(cpu_a.type()) # torch.FloatTensor# 如果不支持CUDA，此处将会报错。# 将tensor移动到gpugpu_a = cpu_a.cuda()print(gpu_a.type()) # torch.cuda.FloatTensor# 将ten
2020-08-03 17:59:02
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原创 集成显卡安装pytorch
Inter集成显卡安装pytorch安装pytorch计算机右键“管理”->“设备显示器”->“显示适配器”，查看显卡。我的电脑只有Inter的集成显卡，没有独显。刚开始接触，对GPU不懂，查了些资料，了解到一些内容。GPU可以认为是显卡的CPU，主要处理高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。CUDA是面向Nvidia的GPU的，所以，如果要搭建CUDA环境必须要有nvidia显卡。集成显卡是显卡集成在主板上的。但是不管是集显还是独显都有GPU。安装pytorchpytorch
2020-07-30 11:14:37
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原创 机器翻译—统计建模与深度学习方法—3
机器翻译阅读笔记-3第三章 基于词的机器翻译模型1 什么是基于词的机器翻译模型2 构建一个简单的机器翻译系统2.1 如何进行翻译？2.2 基本框架第三章 基于词的机器翻译模型1 什么是基于词的机器翻译模型在翻译一个句子时，可以把其中的每个单词翻译成对应的目标语言单词，然后调整这些目标语言单词的顺序，最后得到翻译结果。过程分为三个步骤：分析：将源语言的句子切分成能够处理的最小单元。简单来说就是分词转换：把每个单词，从源语言单词翻译成目标语言单词生成：整合句子，变成通顺且合语法的句子2 构建
2020-07-27 16:40:28
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原创 python nltk 11 语言学数据管理
11 语言学数据管理1 语言学数据管理1 语料库结构2 语料库生命周期英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh/0.md以下编号按个人习惯1 语言学数据管理1 语料库结构TIMIT语料库是一个已标注语音数据库，被设计用来为声学-语音知识的获取提供数据，并支持自动语音识别系统的开发和评估。语料库中的每个文件名的结构如下：每个项目有一个音标，可以用phones()方法访问。
2020-07-27 15:06:25
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原创 python nltk 10 分析句子的意思
10 分析句子的意思Analyzing the Meaning of Sentences1 自然语言理解1.1 查询数据库1.2 自然语言，语义学和逻辑学2 命题逻辑英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh/0.md以下编号按个人习惯Analyzing the Meaning of Sentences1 自然语言理解1.1 查询数据库利用语法，将自然语言解析成SQL，并执行
2020-07-23 12:19:59
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原创 python nltk 9 构建基于特征的语法
9 构建基于特征的语法Building Feature Based Grammars1 Grammatical Features（语法特征）2 Processing Feature Structures（处理特征结构）英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh/0.md以下编号按个人习惯Building Feature Based Grammars1 Grammatical Fe
2020-07-17 14:51:21
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原创 python nltk 8 分析句子结构
8 分析句子结构Analyzing Sentence Structure（分析句子结构）1 Some Grammatical Dilemmas（一些语法困境）2 What's the Use of Syntax?（语法有什么用）2.1 Beyond n-grams（超越n-grams）3 Context Free Grammar（上下文无关语法）英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh
2020-07-15 12:16:35
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原创 python nltk 7 从文本提取信息
nltk——从文本提取信息Extracting Information from Text（从文本提取信息）1 Information Extraction（信息提取）2 Chunking（词块划分）2.1 Noun Phrase Chunking（名词短语词块划分）2.2 Exploring Text Corpora（用正则表达式进行词块划分）英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh
2020-07-10 10:53:44
1829
原创 python nltk 6 学习分类文本
python nltk学习3——第六章Learning to Classify Text1 Supervised Classification（有监督分类）1.1 Gender Identification（性别鉴定）英文文档 http://www.nltk.org/book/中文文档 https://www.bookstack.cn/read/nlp-py-2e-zh/0.md以下编号按个人习惯Learning to Classify Text1 Supervised Classific
2020-07-06 16:58:57
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原创 机器翻译—统计建模与深度学习方法—2
机器翻译阅读笔记-2第二章 词法、语法及统计建模基础1 问题概述2 概率论基础第二章 词法、语法及统计建模基础1 问题概述机器翻译系统=前/后处理+翻译引擎。预处理和后处理是对文字序列进行，即对文字序列进行分词和词法分析。2 概率论基础...
2020-07-03 17:44:59
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原创 python nltk 5 分类和标注词汇
python nltk学习2Categorizing and Tagging Words（分类和标注词汇）1 Using a Tagger(使用标注器)2 Tagged Corpora（已经被标记的语料库）3 Reading Tagged CorporaCategorizing and Tagging Words（分类和标注词汇）1 Using a Tagger(使用标注器)词性标注器处理一个单词序列，为每个词附加一个词性标记。nltk中提供了标注器pos_tag（），函数参数为词汇列表。text
2020-06-27 16:34:07
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原创 python nltk 3 使用Unicode进行文字处理
python nltk学习Processing Raw TextProcessing Raw Text
2020-04-13 14:06:58
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原创 win10下python安装feedparser的多种方法
win10下 python安装feedparser方法1使用pip install feedparser但我总是失败，连接超时。方法2在官网中https://pypi.org/project/feedparser/#files.下载feedparser的zip压缩包。解压到电脑中任何一个文件夹，再用cmd进入到该目录下，使用python setup.up instal...
2020-04-08 12:55:18
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原创 复试上机题目练习
复试上机题目练习上机练习题型全排列哈夫曼树最小带权路径已知先序序列，中序序列求后序序列求一个数的m进制未完待续个人准备复试上机时，遇到的题，方便之后巩固上机练习题型全排列运用递归方法，对n个数进行全排列：（若要求对n个字母进行全排列，p[]类型可改为char，原代码中p[index]=i可改为p[idex] = i+‘a’-1或p[index] = i+‘A’-1）#include&l...
2020-03-18 11:02:32
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原创 使用freemarker 模块，导出word文档（多图带图名导出）
由于项目需要，要做一个导出word文档。导出的文档里需要有多张图片和文字。 先找一个word文档做模板。我的模板里就只用图片和图片对应的名字。图片需要先在模板文档中随便插入一张图片，而图片对应的名字用${photoTitle}来表示（photoTitle是我给图名这个变量的名字）。如下图 之后将模板文档保存为xml文件，像这样。之后再将文件后缀改成ftl，即skrd1.ftl。...
2018-09-28 10:27:09
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【机器学习】logistic回归病马训练集horseColicTraining.txt
2019-06-16
空空如也
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