理解情感—从Keras移植到pyTorch
情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近，我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上，该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。代码已经开源了！（详见GitHub：https://github.com/huggingface/torchMoji）该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras，接着我们将其移植到了pyTorch上。与Keras相比，pyTorch能让我们更自由地开发和测试各种定制化的神经网络模块，并使用易于阅读的numpy风格来编写代码。在这篇文章中，我将详细说明在移植过程中出现的几个有趣的问题：首先，我们来看看torchMoji/DeepM
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