| import os | |
| import sys | |
| import time | |
| import random | |
| import string | |
| import argparse | |
| import torch | |
| import torch.backends.cudnn as cudnn | |
| import torch.nn.init as init |
| abbr | full text | count | |
|---|---|---|---|
| BCH | ban chấp hành | 258 | |
| BCH | bộ chỉ huy | 11 | |
| BH | bảo hiểm | 110 | |
| BP | biên phòng | 15 | |
| BS | bác sĩ | 60 | |
| BT | bê tông | 1 | |
| BTV | biên tập viên | 1 | |
| BV | bệnh viện | 334 | |
| BX | bến xe | 9 |
| import numpy as np | |
| import torch | |
| import torch.nn as nn | |
| import torch.optim as optim | |
| from load_data import DataGenerator | |
| from tensorflow.python.platform import flags | |
| import warnings | |
| warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) |
| import torch | |
| from torch.autograd import grad | |
| x_train = torch.tensor(2., requires_grad=True) | |
| y_train = torch.tensor(7., requires_grad=True) | |
| x_test = torch.tensor(0.2, requires_grad=True) | |
| y_test = torch.tensor(3.4, requires_grad=True) |
| ["a_lô", "a_ha", "ai", "ai_ai", "ai_nấy", "ai_đó", "alô", "amen", "anh", "anh_ấy", "ba", "ba_ba", | |
| "ba_bản", "ba_cùng", "ba_họ", "ba_ngày", "ba_ngôi", "ba_tăng", "bao_giờ", "bao_lâu", "bao_nhiêu", | |
| "bao_nả", "bay_biến", "biết", "biết_bao", "biết_bao_nhiêu", "biết_chắc", "biết_chừng_nào", | |
| "biết_mình", "biết_mấy", "biết_thế", "biết_trước", "biết_việc", "biết_đâu", "biết_đâu_chừng", | |
| "biết_đâu_đấy", "biết_được", "buổi", "buổi_làm", "buổi_mới", "buổi_ngày", "buổi_sớm", "bà", "bà_ấy", | |
| "bài", "bài_bác", "bài_bỏ", "bài_cái", "bác", "bán", "bán_cấp", "bán_dạ", "bán_thế", "bây_bẩy", | |
| "bây_chừ", "bây_giờ", "bây_nhiêu", "bèn", "béng", "bên", "bên_bị", "bên_có", "bên_cạnh", "bông", | |
| "bước", "bước_khỏi", "bước_tới", "bước_đi", "bạn", "bản", "bản_bộ", "bản_riêng", "bản_thân", "bản_ý", | |
| "bất_chợt", "bất_cứ", "bất_giác", "bất_kì", "bất_kể", "bất_kỳ", "bất_luận", "bất_ngờ", "bất_như |
| from load_data import DataGenerator | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| N = 10 | |
| K = 1 | |
| B = 3 | |
| generator = DataGenerator(num_classes=N, num_samples_per_class=K*2) | |
| all_imgs, all_labels = generator.sample_batch("train", B) # (3, 2, 10, 784) |
| """ | |
| This file uses code from | |
| https://github.com/t-vi/pytorch-tvmisc/blob/master/hacks/visualize-jit-models.ipynb | |
| MIT License | |
| Copyright (c) 2017 Thomas Viehmann <tv.code@beamnet.de> | |
| Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy |