文件名称:
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例
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文件大小: 181kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：1 简介
本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。
2 相关API的说明
pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时，模型的实例将接收动态的tensor数据并调用forword，在得到模型输出之后便可以和真实的标签数据进行误差计算，并通过优化器进行反向传播以调整模型的参数。下面重点介绍NLP常用到的模型和相关方法。
2.1 nn.Embedding
词嵌入层是NLP应用中常见的模块。在word2vec出现之前，一种方
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