pytorch 對變長序列的處理
一開始寫這篇隨筆的時候還沒有了解到 Dateloader有一個 collate_fn 的參數，通過定義一個collate_fn 函數，其實很多batch補齊到當前batch最長的操作可以放在colla ...
原文：Tensorflow處理變長特征
處理流程： 變長特征分割成變長數組 變長數據填充成規則數組，組成n m的矩陣 keras.preprocessing.sequence.pad sequences 每一行數據進行embedding，結果可以按權重求平均 直接求平均 求最大值 得到 n 結果矩陣 第 步求平均可以用tf.nn.lookup embedding sparse 來做，也可以在Embedding之后再加一層MaxPooli ...
2020-11-27 13:56 0 429 推薦指數：
相關推薦
pytorch對可變長度序列的處理
主要是用函數torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...
2(2).特征處理---連續型特征
一.查看變量的缺失值（missing value，空值）個數以及所占比例 連續型數據探索 二.畫頻數占比分布圖，查看樣本在該特征值上的分布 根據連續變量的值域范圍，將該變量分成10箱，就是分成10段，箱數可自由選擇； 統計每一箱內樣本的頻數占比：該箱內樣本個數/總樣本個數 ...
Lightgbm如何處理類別特征？
轉自：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83275299 本篇文章主要參考柯國霖大神在知乎上的回答，以及自己閱讀LGBM的部分源碼整理而來。 1、one-hot編碼弊端 one-hot編碼是處理類別特征的一個通用方法 ...
類別特征的編碼處理
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要針對低基數無序特征，比如性別。可以采用target encoder或者mean encoder的方法來針對高基數無序特征，比如地區，郵編等 一、Label Encoding ...
PSSM特征-從生成到處理
使用滑動的PSSM，效果又會進一步提高。這里主要以分享代碼為主，以下介紹下PSSM從生成到處理的全過程 ...
pytorch中如何處理RNN輸入變長序列padding
一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...
SIFT特征匹配處理
一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不變特征轉換，它用來檢測圖像的局部性特征，在空間尺度中尋找極值點，提取這點的位置、尺度、旋轉不變量。這些關鍵點是一些十分突出，不會因光照和噪音等因素而變化的點，如角點、邊緣點、暗區的亮點及亮區的暗點等，所以與影像的大小和旋轉無關，對光線、噪聲、視角改變 ...