参考文献：1.bert中文使用总结：[链接]2.用pytorch版Bert获取中文字向量：[链接]3.【重要】BERT中的词向量指南，非常的全面，非常的干货：[链接]主要讲了句子输入，输出的维度，每一个维度的内容，讲的非常好，把代码复制过来： {代码...} {代码...} Token初始化 {代码...} 下面是词汇表中包含的一些令牌示例。以两个#号...

【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览  【BERT-多标签文本分类实战】之二——BERT的地位与名词术语解释  【BERT-多标签文本分类实战】之三——多标签文本分类的方向与常用数据集介绍  【BERT-多标签文本分类实战】之四——数据集预处理  【BERT-多标签文本分类实战】之五——BERT模型库的挑选与Transformers  【BERT-...

问题描述：在进行神经网络训练时，发现验证集的准确率比训练集还要高，觉得太不正常了，不知道问题出在哪里。我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。因为原来训练的时候验证集的准确率都比训练集准确率低很多，这一下反过来，觉得有点蒙。

1、batchsize是批次大小，假如取batchsize=24，则表示每次训练时在训练集中取24个训练样本进行训练。2、iteration是迭代次数，1个iteration就等于一次使用24（batchsize大小）个样本进行训练。3、epoch，1个epoch就等于一次使用训练集中全部样本训练一次。如果训练样本为1000，batchsize=24，则训练一个完整的样本集需要...

训练时候输入的维度、中间层Dense的维度很容易出错，输入维度要正确，才能正确送入计算；最后一层的维度需要与标签的种类数一致，才能正确分类输出。

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。

因为需要构建中医症状同义词库，需要从基本中医书籍中收集中医症状的同义词。《中医症状学研究》里包含较多同义词，可以用来收集。但是，一个个输入太慢，可以利用OCR提取文字后，再根据文本格式特点将同义词自动提出出来。于是构建一个简单的gui程序，左侧输入原始文本，右侧输出提取的同义词文本。

或者进入虚拟环境查看，确实为false查阅很多资料之后发现，如果有nVidia显卡，要安装gpu版本的pytorch时，不像cpu版本那么简单，还有很多基础工作要做，需要根据CUDA安装对应的CUDA toolkit，然后要安装对应的cudnn，最后再安装对应版本的pytorch。

用命令安装报错了，原因是清华的镜像中已经没有2.4.0这个版本了。最低的版本是2.5.0，想着TensorFlow2应该是兼容的，于是决定安装处于中间位置的2.9.0版本。

问题：3月底买了一台ThinkPad E14笔记本，由于比较忙放了差不多半个月才用。使用一个多月之后，发现一个比较不爽的事情，在我打开网页或者用编辑文字的时候，CPU风扇老是一下子狂转，一下子狂转。开始没太注意，后来发现有些不对劲。因为发现CPU利用率不到20%的时候，风扇就开始了躁动，按理不应该啊。于是测试几次，发...

吐槽一下百度开发者文档：1、最大问题：文档没有梳理清楚。里面文档太乱了，昨天去调用“文本信息提取”api，根据文档去创建AK、SK根本找不到地方，后来也不知道从哪里进去创建好了应用，今天再进去的时候，又找不到了，真是头晕。在这之前，我还多次调用过百度的地图api，那个文档感觉就清晰一些。2、文档内容不完整。估...

问题描述：1、买了一台新电脑，装的事win11系统，安装了Python环境以及Pycharm等工具。2、原来电脑上的项目拷贝到新系统，同时用Pycharm打开，并设置原来venv虚拟路径下Scripts下的python.exe作为项目的解释器，但还是提示找不到包。

想着学习一下开源神器vscode的使用，发现在创建不是默认Python环境的虚拟环境时不是很方便（相比Pycharm来说麻烦很多）。比如我安装了Python3.8/3.8/3.10版本，比较新的3.10作为默认环境配置在系统环境变量中，两外两个没有添加。在VScode terminal中输入python -m venv myvenvfolder，则默认选择Python3.10版本创建的虚...

比较tk、pyqt、pyside之后，选择pyqt。主要理由是，pyqt开发实例多，文档全，成熟，后期发展空间大，而且跨平台也不差，语法与pyside差不多，后期也容易切换。参考文献：[链接]那么用pyqt5还是pyqt6呢？pyqt6。因为是升级迭代产品，更优秀。也不是最新beta版本，已经有pyqt6.2了，所以很多问题应该也解决了。

1、pandas读取csv数据csv是gb2312编码，之前pandas一直没有代码提示，不知道怎么制定read_csv的编码方式，于是用open函数指定gb2312编码打开后，再把结果送入padnas，这样能解决不能解析的编码问题。

问题：安装第三方的包之后，PyCharm里面在导入这个包，或者在代码中使用这个包，都没有提示。比如最近安装了pandas，导入pandas之后使用就没有提示。但是在虚拟目录的Lib\site-packages目录里中能看到pandas的源码，说明安装是没有问题，问题就在PyCharm中无法引用到这个包。

从文本中提取数据需要用到正则表达式，以前看过一点，但随着不用很快又忘记了。这次又看了一下，记录一下要点：总体可以分为几类，代表字符的、表示重复的、表示分界的、表示分组的代表字符：.可以代表出换行之外的任意一个字符，注意是一个字符！[]中括号内字符可以任意匹配其中一个字符，比如[0-9]表示匹配任意一个数...

前面安装了anaconda，在anaconda创建虚拟环境PyG，并在PyG中安装了pytorch和pytorch的图几何计算的包，今天在Pycharm中创建一个项目，解释器就用前面PyG中的解释器。

因为上篇文章中安装的PyTorch版本是1.13，再安装PyTorchGeometric的时候发现最高支持的是1.12，所有只能在创建一个虚拟环境，再安装1.12的pytorch，再安装Geometric。查看官方安装文档：[链接]

为了能够让一台电脑上跑多个环节，最好是把包都安装在虚拟环境中，这样就不会影响系统的anaconda环境。创建anaconda的虚拟环境有两种方式，第一种是在anaconda的navigator中安装，如下图：第二方式是用命令行创建虚拟环境：

anaconda官网网址：[链接]如果对版本没有要求，直接选择网址给你的默认推荐（根据你当前系统环境给出的），打开后就可以看到，下面也有详细的版本号以及支持的python版本。

在左侧增加自定义的栏目是网站项目的常见需求。因为Django后台栏目是根据Model自动生成的，所以可以在model.py中定义一个model，然后在admin.py中定义对应的类，并注册上去，这样就会在左侧自动生成一个栏目。model.py中添加如下类：

在项目下创建一个case_check的app，用命令创建。首先进入项目目录并启动虚拟目录，如图所示。然后，用下面命令创建app：python manage.py startapp case_check得到下图红色区域所示结构的app。

问题描述：因为原来系统运行速度变慢，重装了win10系统。但是在打开原来的一个工程项目的时候，不能配置原有的虚拟环境，报错误：Python packaging tools not found.install packaging tools。

为了研究需要，当前安装的版本是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe。anaconda的各种版本可以在下面网站中找到：

事件起因：因为要装一个TensorFlow的低版本环境跑nlp任务，结果装完环境后竟然打不开anaconda navigator，一直卡在loading applications。

1.简单折线图导入matplotlib包中的pyplot函数，重命名为plt创建一个数字列表plt.plot(调用创建的数字列表)plt调用show将绘制的好的折线图显示出来

1.numpy的切片X[m,n]，表示X的第m维中的第n段数据。也可以按切片写法：X[m:n,k:v]，第一维从m到n-1,第二维取从k到v-1X[:,n]，表示第一维的m全部取，第二维取第n段数据，如果是矩阵，就是取第n列。

问题：本来是从《伤寒论医案集》pdf中识别文字，但是此书的pdf图片分辨很低，不清晰，即使调用百度的高精度ocr识别错误率也比较高。后来找到了该书的最新版，买了一本京东的电子版，然后准备把里面的医案一个一个复制出来进行整理，但是弄了好久，感觉还是太慢了，里面医案有500多啊。

上一篇文章中用到的方法是从pdf中读取二进制之后，直接生成image，中间调整图片分辨率的参数。这里采用另外一种方法，可以提高图片的清晰度。上代码：