從建立到訓練:使用 Keras 建立 LSTM 模型的全流程教學
在訓練語言模型中,首先需要準備好訓練資料並對其進行預處理,例如將文字轉為數字並對齊長度。在 python 中,可以使用 Keras 中的 Tokenizer 和 pad_sequences 來進行預處理。接著建立模型,通常使用類似 RNN 的架構,例如 LSTM,在 Keras 中可以使用 LSTM 層來實現。
在訓練語言模型中,首先需要準備好訓練資料並對其進行預處理,例如將文字轉為數字並對齊長度。在 python 中,可以使用 Keras 中的 Tokenizer 和 pad_sequences 來進行預處理。接著建立模型,通常使用類似 RNN 的架構,例如 LSTM,在 Keras 中可以使用 LSTM 層來實現。
在深度學習領域中,Keras 是一個非常流行的深度學習框架。
在這篇文章中,我們將介紹如何使用 Keras 建立一個自然語言處理模型,從 Embedding 層開始,到 LSTM 層和 Dense 層。
首先,我們需要介紹 Embedding 層。在自然語言處理中,我們常常需要將文本轉換為向量,以便進行深度學習。
Python 是一種流行的程式語言,也是影片合成領域中常用的程式語言。在 Python 中,有許多函式庫可以支持影片合成,如 MoviePy、OpenCV、ffmpeg-python、PIL 和 imageio。開發者可以根據需求選擇最合適的工具來實現影片合成。
Jieba 是一個開源的中文斷詞工具,支持繁體中文斷詞。它可以使用多種算法,包括最大概率分割、全模式分割、搜索引擎模式分割等,並支持自定義字典。使用上非常簡單,可以使用 jieba.cut() 或 jieba.lcut() 函數對中文文本進行斷詞。除了默認的斷詞, Jieba 也提供其他斷詞模式供使用者選擇,如搜索引擎
SLF4J (Simple Logging Facade for Java) 是一個簡單的日誌臺面,它可以讓您在應用程序中使用不同的日誌實現,而無需更改應用程序的代碼。這個臺面提供了一個標準的接口,用於將日誌訊息寫入日誌系統。這可以讓您在不更改代碼的情況下,在應用程序中使用不同的日誌實現,例如Log4j、Java Ut
Selenium 是一個自動化測試工具。它可以在瀏覽器中模擬人類操作,可用於測試網站或應用程式。
Selenium 可以支援多種瀏覽器,包括 Chrome、Firefox、Safari 和 Internet Explorer。
它還支援多種程式語言,例如 Python、Java、C# 和 Ruby
它可以讓您撰寫
平常寫了不少東西去各地方抓資料,抓來的資料總要找地放存
所以就找了跟資料庫連線的模組sqlalchemy,看起來Python很多使用者都用這套
稍微整理了一下基本使用的方法讓大家知道,接下來就來看看怎麼使用sqlalchemy吧
安裝sqlalchemy
pip install SQLAlchemy
連線方式
最近在製作圖片的時候都要一張一張上傳然後再合併
就禿然想說可以用Python 自己抓圖合併嗎
沒想到還真的有!Pillow就是Python的一個套件,輕鬆就可以做到合併圖片
來看看怎麼做吧!
安裝 Pillow
我們要先安裝 Pillow
根據個人環境使用 pip 或 pip3
最近因為在研究如何用python整理資料
那就會遇到需要操作資料夾或是檔案的問題,所以就研究了一下怎麼用Python操作
操作也很簡單最常使用的模組就是os跟shutil這兩個
這邊就寫一下幾個常用的操作
使用os模組
import os
新增資料夾(單層目錄)
os.mkdir(‘./test/’)
因為最近在研究股票資料,就想說股票資料可不可以用程式抓下來存檔
就在網路上找了不少資料,找到Python就有一個API可以做這事情
首先要先安裝pandas跟pandas-datareader,因為在用之前必須先取得套件
安裝pandas跟pandas-datareader