transform用法: 1.移动 2.旋转 3.缩放 4.倾斜 5.元素的基点 6.合写1.移动：translate一个值：transform:translate(100px)表示水平方向移动的位移，等同于translateX(100px)translateX(x):沿 X 轴位移transla
Transformer解析#1谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠
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2023-11-24 00:05:38
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写在前面：https://github.com/yyz159756/pytorch_learn/tree/main/transformer 文章目录理解EncoderDecoderword embeddingposition embeddingAttentionEncoder self attention maskIntra attention maskDecoder self attention
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2023-11-25 17:21:29
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学习Transformer时看到这篇文章，讲的算是很详细了，也非常容易理解，所以贴出来。1.Transformer 整体结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构：Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和
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2023-10-23 13:54:44
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文章目录Encoder-decoder结构Transformer结构Transformer的子结构自注意力机制(Self attention)Mask多头注意力(multi-head attention)位置编码(Positional Encoding)Feed ForwardTransformer详析Transformer整体结构其他问题transformer训练与测试过程的不同mask的原理
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2024-02-28 19:41:24
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这里写目录标题蓝斯诺特data.pyutil.pymask.pymodel.pymain.py结果数学家是我理想NLP从入门到放弃油管 蓝斯诺特【参考：Transformer简明教程, 从理论到代码实现到项目实战, NLP进阶必知必会._哔哩哔哩_bilibili】 举了一个实例，计算过程浅显易懂下面略有修改import torch
import random
import numpy as n
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2023-11-13 13:43:28
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Transformer 的作用：Transformer 是一种深度学习架构，专门设计用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）任务中发挥了重要作用。其主要作用包括：序列建模与理解：Transformer 能够捕捉输入序列中各元素间的复杂依赖关系，无论这些元素在序列中的距离远近。这使得模型能够深入理解文本的上下文信息，对于诸如句法分析、情感分析、命名实体识别等任务至关重要。高效并行计算：相较于
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2024-07-10 17:14:35
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准备环境 安装依赖包 !which python ! pip install datasets transformers rouge-score nltk # 加载数据 from datasets import load_dataset, load_metric # raw_datasets = l ...
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2021-09-27 14:21:00
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transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
transformer学习记录+python实现简介输入模块位置编码掩码注意力机制自注意力机制多头注意力机制前馈全连接层规范化层子层连接结构编码器层编码器解码器层解码器输出部分结语 简介 本文对着为对transformer的学习博客，主要参考b站的该视频链接 视频中很多地方没有讲得很清楚也有些代码细节错误，不过带着把整体流程走了一遍还是很棒的，对于一些细节部分我也进行了自己的思考与查阅。输入模
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2023-08-28 20:32:45
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# Transformer模型的Python实现
Transformer模型是近年来自然语言处理领域的重大突破，由Vaswani等人在2017年提出。它改变了机器翻译、文本生成等任务的实现方式。这个模型的核心在于自注意力机制，与传统的RNN和CNN相较，它能更有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。本文将简单介绍Transformer的基本结构，并提供一个Python实现的示例代码。
## Tr
预训练深度学习，需要大数据支持，但是研究往往缺少大数据的支持，（ImageNet太大，自己训练没有这样的算力条件）。预训练就是利用别人训练过的模型结果。浅层的特征是可以通用的。一般我们使用的浅层特征（已经训练好的模型）的方法fine-tuning微调。fine-tuning就是在浅层的特征上，继续我们的训练，加强我们的小数据特征识别并会改变浅层的参数。预训练的浅层模型，需要找相似的数据训练。统计语
在本文中，我将详细介绍如何将一个 Transformer 模型部署在 Python 环境中，以完成相关的项目。在整个过程中，我会分为几个关键部分来进行高效的记录和分析，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查。这些步骤为我的部署提供了坚实的基础，确保了整个过程顺利无误。
### 环境预检
首先，我需要确保系统和硬件均符合要求。以下是系统要求和硬件配置的清单：
| 系统要
# Transformer模型的Python应用
随着自然语言处理 (NLP) 的迅猛发展，Transformer模型逐渐成为了文本处理的标准工具。这种架构提出了自注意力机制，可以有效地处理长文本，且能够捕捉句子之间的关系和上下文信息。本文将介绍Transformer模型的基本概念、其在Python中的实现，以及相关代码示例。
## Transformer模型简介
Transformer模型
在这篇博文中，我将会详细记录如何解决“transformer模型 Python code”问题的整个过程。从环境准备开始，直到实际应用和排错指南，希望能够给你提供一个全面的解决方案。
### 环境准备
首先，我们需要确保我们的技术栈兼容性，以便安装和运行transformer模型。这里，我选择使用Python及其相关库，您可以在各种平台上顺利安装它们。
```bash
# 安装PyTorch
目录一、定义模型二、加载数据集三、初始化实例四、训练模型五、评估模型模型结构图： ? 本周任务： ●理解文中代码逻辑并成功运行 ●自定义输入一段英文文本进行预测（拓展内容，可自由发挥）数据集介绍：这是一个关于使用 Transformer 模型来预测文本序列中下一个单词的教程示例。本文使用的是Wikitext-2数据集，WikiText 英语词库数据（The WikiText Long T
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2024-09-26 18:09:20
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文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
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2024-07-29 20:27:14
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文章目录导读摘要背景介绍模型介绍单注意力机制多头注意力机制位置编码 导读个人学习笔记 论文地址：Attention Is All You Need 参考视频：Transformer论文逐段精读 区别于常见的CNN、RNN体系，Transformer是一个完全依赖注意力机制的模型，它在这篇论文里首次被提出，作为完全区别于RNN时序循环神经网络的存在，完成对时序数据的处理。后续不同涌出以Transf
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2023-11-22 15:37:31
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Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更
以下内容主要是本人对transformer模型的学习总结和知识梳理，以便更清晰的理解该模型。 transformer是google于2017年提出的模型架构，本文先给出模型的整体架构，然后按数据流的输入顺序解读每一个模块。模型架构Transformer相比于RNN，最大的优点是输入序列可并行训练，大大缩短训练周期。 EmbeddingTransformer的Embedding由两部分组成，分
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2023-12-18 23:19:27
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