下载其中文件，并且将其移动到carla_dataset目录下，《Dual Attention Attack》项目也提供了网盘的下载链接。如果想使用其他的目标检测模型、其他的数据集，可以利用data目录下各种yaml文件并通过其提示使用train.py训练目标检测模型。由于neural_renderer环境配置比较麻烦，这部分主要说明我在服务器上具体环境下的配置方法。将项目clone下来之后，还需要clone另一个项目neural_renderer，这是原项目。，而作者也提供了对其进行修改后的项目。

自然语言处理使用Transformer构建语言模型什么是语言模型：以一个符合语言规律的序列作为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布，这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如：src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"src2 = "can do it", tgt2 = "do it "语言模型能解决的问题：根据语言模型的定义，可以在它的基础上完成机器翻译、文

阅读全文 »

自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务，如机器翻译、文本生成等。同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习在接下

自然语言处理使用seq2seq模型架构实现英译法seq2seq模型架构图示：seq2seq模型架构分析：从图中可知，seq2seq模型架构，包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器)，编码器和解码器的内部实现都使用了GRU模型，这里它要完成的是一个中文到英文的翻译：欢迎 来 北京 --> welcome to BeiJing 编码器首先处理中文输入"欢迎 来 北京"，通过GRU模型获得每个时间步的输出张量，最后将它们拼接成一个中间语义张量c，接着解码器将使用这个

自然语言处理入门使用RNN模型构建人名分类器以一个人名为输入，使用模型帮助判断最有可能是来自哪一个国家的人名，在某些国际化公司的业务中具有重要意义，例如在用户注册过程中，会根据用户填写的名字直接分配可能的国家或地区，并限制其手机号码位数等。整个案例实现可以分为五个步骤：导入工具包对data文件中的数据进行处理，满足训练需求构建RNN模型（包括传统RNN，LSTM及GRU）构建训练函数并进行训练构建评估函数并进行预测导入工具包from io import open# 帮助

自然语言处理入门RNN架构解析认识RNN模型RNN：中文称循环神经网络，一般以序列数据为输入，通过网络内部结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。RNN单层网络结构：以时间步对RNN进行展开的单层网络结构：（这样看起来就和CNN比较像了）RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果能够作为当下时间步输入的一部分。因为RNN结构能够很好的利用序列间的关系，所以针对自然界有连续性的输入如人类的语言，语音等有很好的处理，广泛应用于NLP领域的各.

自然语言处理入门新闻主题分类任务以一段新闻中的文本描述内容作为输入，使用模型判断最有可能属于哪一种类型新闻。假定每种类型是互斥的，即文本描述有且只有一种类别。# 通过torchtext获取数据import torchimport torchtext# 导入torchtext.datasets中的文本分类任务import torchtext.datasetsimport ospath = './data'if not os.path.isdir(path): os.mkdi

自然语言处理入门内容大纲：文本预处理经典序列模型RNN及其变体Transformer迁移学习文本预处理认识文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入要求，如将文本转换成模型需要的张量、规范张量的尺寸等。而且科学的文本预处理环节还将有效知道模型超参数的选择，提高模型的评估指标。文本预处理中包含的主要环节：文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别文本张量表示方法one-hot编码Word2vecWord E

自然语言处理入门内容大纲：文本预处理经典序列模型RNN及其变体Transformer迁移学习文本预处理认识文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入要求，如将文本转换成模型需要的张量、规范张量的尺寸等。而且科学的文本预处理环节还将有效知道模型超参数的选择，提高模型的评估指标。文本预处理中包含的主要环节：文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别文本张量表示方法one-hot编码Word2vecWord E

Pytorch初步应用使用Pytorch构建一个神经网络构建神经网络的典型流程：定义一个拥有可学习参数的神经网络遍历训练数据集处理输入数据使其流经神经网络计算损失值将网络参数的梯度进行反向传播以一定规则更新网络权重下面是定义一个Pytorch实现的神经网络# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Oct 19 15:50:59 2021@author: Lancibe"""import torchimport torch.