Feedback

我们在一万年前的 第 24 节高阶圣堂法师 中提到过如何进阶

其实除了魔法的提升以外, Senior 还有一项神奇的技能

——反馈

此法先予以对方肯定(pengsha)

然后委婉指出有待加强的地方(quedian)

最终达到把对方的法力值清零的效果

纵观小法师几个较 Senior 的盆友们

也是拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖拖到死线 来临

才会施展此法

这么看来,反馈确实属于一项高阶技能

可惜我们的小法师处于并且长期处于 Junior 阶段

再加上如下两项原因:

  1. 垃圾口语
  2. 社交恐惧

反馈便成了小法师无法逾越的障碍

某天下午小法师正在发愁死线疯狂的摄入咖啡

在咖啡因的作用下,突发奇想

虽然自己比较弱

但也不代表完全无法召唤神龙

比如 炼丹术(shenduxuexi) 里的 RNN 就非常适合现在的情况

炼丹

说到炼丹,最早还挺神秘兮兮的

只有少部分法师了解其中的奥秘

小法师在不明真相的情况下

刷掉了 Andrew Ng 在 Coursera 的 ML 课程并且买了证书 :page_facing_up: 以示清白

虽然早就忘光了,但还是多多少少有些概念

并且如今已经 9012 年了

已经简化到只要无脑准备材料就可以

mkdir feedback
cd feedback
mkdir -p datasets weights outputs

小法师先搜了下,发现了 phrases examples

就无脑把内容 Copy 到 datasets/data.txt

然后过滤出 正反馈 和 负反馈

cd datasets

cat data.txt | grep ✓ | sed 's/✓ //' > :+1:.txt
cat data.txt | grep ✗ | sed 's/✗ //' > :-1:.txt

材料准备好后,就可以搭丹炉了

小法师找了下,感觉 textgenrnn 不错,简单易懂

cd ..
pip3 install -I textgenrnn tensorflow

设置好炼丹步骤

开炼

# python3 training.py
from textgenrnn import textgenrnn

textgen = textgenrnn()

textgen.train_from_file('datasets/:+1:.txt', num_epochs=1)
textgen.save('weights/:+1:.hdf5')

textgen.train_from_file('datasets/:-1:.txt', num_epochs=1)
textgen.save('weights/:-1:.hdf5')

然后小法师的 MBP 的 CPU 疯转,迸出了欢乐的花火 :fireworks:

Instructions for updating:
Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where
Epoch 1/1
328/559 [================>.............] - ETA: 36s - loss: 1.2788

载入练好的 看看

# python3 testing.py
from textgenrnn import textgenrnn

print(':+1:')
textgenrnn('weights/:+1:.hdf5').generate_samples(prefix="He")

print(':-1:')
textgenrnn('weights/:-1:.hdf5').generate_samples(prefix="He")

emmmmmmmmmmmm

然鹅 结果十分辣眼睛 :broken_heart::broken_heart::broken_heart:

计划不通

没有继续实验

但增加 epochs 或 layers 或许会有提高

Repo: Feedback

但:

肯定是数据量不够

小法师斩钉截铁的说到

:angry::angry::angry:

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