import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): # print(root, root) # 当前目录路径 print(dirs, dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files, files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input

Keras注意机制 在Keras中为以下层实现了简单的关注机制： 密集（注意2D块） LSTM，GRU（注意3D块） 示例：注意块 致密层 inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation='softmax', name='attention_probs')(inputs) attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v [1] =目标。 目标是二进制（0或1）。 向量v的所有其他值（

CS175分心驾驶员检测 ＃RESNET18 #PYTORCH＃机器学习 分心驾驶： 建议作为导致致命事故从2014年到2018年增加的原因 由于使用智能设备的增加，引起公众越来越多的关注 我们在建筑物探测器中的数据：（由StateFarm在他们的Kaggle挑战赛中提供： 训练数据：在训练数据中包含22,424张图像，分为10个带标签的课程文件夹 测试数据：7.97万张未标记的图像（通过kaggle提交进行了准确性测试） 提供给我们的每张图像的大小为640×480像素 我们的模型： ResNet18（必须对图像进行预处理，并对在ResNet18中内置的pyTorch进行一些更改） 使用交叉熵损失和SGD优化器，其学习率为0.001，动量为0.9和Nesterov动量 火车精度大约为98％！ 测试准确率近97％！ 以下是我们所做操作和报告的全面说明：幻灯片： ://docs

SE-Resnet注意力机制网络搭建，包含残差网络和全连接层，特征融合构建SE-resnet网络结构

关系提取中的位置感知注意力RNN模型 此存储库包含PyTorch代码，用于纸上的。 TACRED数据集：有关TAC关系提取数据集的详细信息可以在上找到。 要求 Python 3（在3.6.2上测试） PyTorch（在1.0.0上测试） 解压缩，wget（仅用于下载） 制备 首先，从斯坦福大学网站下载和解压缩GloVe载体，方法如下： chmod +x download.sh; ./download.sh 然后使用以下方法准备词汇和初始单词向量： python prepare_vocab.py dataset/tacred dataset/vocab --glove_dir data

MA-CNN Multi-Attention-CNN 说明 本仓库只是对ICCV 2017 论文《Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition》中的多注意力卷积神经网络进行模仿和复现 论文作者GitHub地址 本项目的重点是全连接层聚类获得的注意力矩阵和通道损失函数 本项目主要用于图像中细粒度特征的识别和视频流中关键帧的提取 本项目由Pytorch实现，只能运行在GPU上 代码 data_macnn.py 对外提供数据接口，面对不同数据集需要修改继承于Pytorch数据相关模块的三个函数 conv_macnn.py 训练macnn的卷积部分，可以任选卷积网络，注意好输出的通道数量和尺寸就好 part_macnn.py 训练macnn的聚类部分 Dis已实现，D

轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnn、textcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention实现】英文长文本分类。 内含英文长文本数据加实现代码。 宝贵资源，缺积分了没办法

深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

基于 ML 的 COVID-19 下社交媒体用户注意力分析。|| 基于机器学习的COVID-19疫情背景下，分阶段的微博数据文本情感分析，先爬取，再用消息、情感词典和多维情感分析，并可视化

注意视觉化 缩放的点产品注意力可视化（单头）（如） b后面的值为-1，a后面的值为1； 目标是找到使用定点积乘以得到输出1（目标）的路由。 子图： 第一个子图显示了对每个参数a（值：1）和b（值：-1）进行了多少处理。 第二个子图显示了与a，b和查询（嵌入）相对应的键向量。 最后的子图显示了输出和目标线。