1.【Python程序开发系列】一文搞懂argparse模块的源码常见用法(案例+源码)
2.NLP修炼系列之Bert(二)Bert多分类&多标签文本分类实战(附源码)
【Python程序开发系列】一文搞懂argparse模块的常见用法(案例+源码)
argparse是Python标准库中的一个模块,用于解析命令行参数。源码它允许开发者定义命令行参数和选项,源码包括参数类型、源码默认值、源码帮助信息等。源码修改monkey源码解析后的源码参数可以用于执行特定任务。在机器学习和深度学习项目中,源码argparse尤其有用,源码可灵活配置程序参数,源码简化用户操作。源码
创建一个ArgumentParser对象并提供描述性字符串,源码macd 加背离 源码之后可以添加位置参数和可选参数。源码位置参数的源码顺序对结果有影响,而可选参数则通过关键词传递,源码更易于使用。解析命令行输入后,将结果存储在变量中,用于执行特定任务。
例如,有一个名为.py的Python脚本,通过argparse可以添加参数,如一个位置参数"name"和一个可选参数"age",qq飞车美化源码并解析命令行输入,从而执行特定任务。
在实际应用中,将创建ArgumentParser对象、添加参数、解析参数过程封装在函数中,任务操作写在另一个函数中,以提高代码的复用性和可维护性。
argparse在机器学习和深度学习项目中的应用包括设置模型超参数、选择数据集和数据预处理选项、选择模型架构和损失函数、小说连载网站源码控制训练和评估过程等。通过命令行参数,用户可以灵活配置模型训练过程,而无需修改源代码。
以一个图像分类器为例,使用卷积神经网络进行训练和预测,可以通过命令行指定数据集路径、模型超参数和训练配置等参数。这使得用户可以在不修改源代码的情况下,通过命令行灵活配置图像分类器的训练过程。
综上所述,雇员管理系统源码argparse模块简化了Python程序的命令行参数解析,使其在机器学习和深度学习项目中能够灵活配置参数,提高了程序的易用性和可扩展性。
NLP修炼系列之Bert(二)Bert多分类&多标签文本分类实战(附源码)
在NLP修炼系列之Bert(二)的上一篇文章中,我们对Bert的背景和预训练模型进行了深入讲解。现在,我们将步入实战环节,通过Bert解决文本的多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目,一个是基于THUCNews数据集的类新闻标题分类,另一个是我们公司业务中的意图识别任务,采用多标签分类方式。 1.1 数据集详解多分类项目使用THUCNews数据集,包含万个新闻标题,长度控制在-个字符,共分为财经、房产等个类别,每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本,验证集和测试集各1万个,每个类别条。
多标签任务数据集来自公司业务,以对话形式的json格式存在,用于意图识别。由于隐私原因,我们无法提供,但网上有很多公开的多标签数据集,稍加调整即可适用。
1.2 项目结构概览项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等,可以从Huggingface官网下载。
datas 目录下存放数据集、日志和模型。
models 包含模型定义和超参数配置,还包括混合模型如Bert+CNN等。
run.py 是项目入口,负责运行训练。
train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。
utils 提供数据预处理和加载工具。
2. 项目流程和环境要求 通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8,项目中已准备好requirements.txt文件。 3. 项目实战步骤 从构建数据集到模型定义,包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。 4. 实验与总结 我们尝试了以下实验参数:num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下,Bert表现最佳,否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取,回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。