反馈

发表于 2019-07-16 更新于 2023-08-07 Disqus：本文字数： 1.6k 阅读时长 ≈ 1 分钟

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：

垃圾口语
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 📄 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

1
2
3

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 里

然后过滤出正反馈和负反馈

cd datasets

cat data.txt | grep ✓ | sed 's/✓ //' > 👍.txt
cat data.txt | grep ✗ | sed 's/✗ //' > 👎.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

1 2	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/👍.txt', num_epochs=1)
textgen.save('weights/👍.hdf5')

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

然后小法师的 MBP 的 CPU 疯转，迸出了欢乐的花火 🎆

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('👍')
textgenrnn('weights/👍.hdf5').generate_samples(prefix="He")

print('👎')
textgenrnn('weights/👎.hdf5').generate_samples(prefix="He")