我想实现的手套算法在pytorch.这是我第一次使用pytorch,我认为我的实施可能效率不高.除了显而易见的(for loop每个批次运行的矢量化)有什么能让我加快速度吗？我发现它self.optimizer.step()特别贵.
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from scipy import sparse
from collections import Counter
import gensim.utils as utils
import pandas as pd
from collections import deque
import time
import gensim.utils as utils
def tokenize_sentences(sentences,enforce_lower = True):
return [list(utils.tokenize(sentence,lowercase=enforce_lower)) for sentence in sentences]
class GloVe(nn.Module):
def __init__(self, window = 3, size = 100, xmax = 2, alpha …有一个网站有几个交互式图表，我想从中提取数据。我之前在 python 中使用 selenium webdriver 编写了几个网络爬虫，但这似乎是一个不同的问题。我在stackoverflow上查看了几个类似的问题。从那些看来，解决方案可能是直接从 json 文件下载数据。我查看了网站的源代码并确定了几个 json 文件，但经过检查，它们似乎不包含数据。
有谁知道如何从这些图中下载数据？我对这个条形图特别感兴趣：.//*[@id='network_download']
谢谢
编辑：我应该补充一点，当我使用 Firebug 检查网站时，我发现可以获取以下格式的数据。但这显然没有帮助，因为它不包含任何标签。
<circle fill="#8CB1AA" cx="713.4318516666667" cy="5.357142857142858" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">
<circle fill="#8CB1AA" cx="694.1212663333334" cy="10.714285714285715" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">
<circle fill="#CEA379" cx="626.4726493333333" cy="16.071428571428573" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">
<circle fill="#B0B359" cx="613.88416" cy="21.42857142857143" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">
<circle fill="#D1D49E" cx="602.917665" cy="26.785714285714285" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">
<circle fill="#A5E0B5" cx="581.5437366666666" cy="32.142857142857146" r="4.5" style="opacity: 0.983087;">