# 在PyTorch中调用Transformers进行文本分类
近年来， Transformers 在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。结合 PyTorch 的简单易用性与 Transformers 的强大功能，我们能够构建出强大的文本分类模型。本文将通过一个具体的示例，展示如何使用 PyTorch 结合 Hugging Face 的 Transformers 库实现文本分类任务。
原创
2024-10-01 10:05:36
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目录摘要1、Tensorboard的使用2、 Transforms的使用3、常见的Transforms总结摘要此次是对Pytorch的学习，对于TensorBoard和Transforms的使用和一些方法有了初步的认识，transforms在图象变换中常常发挥着重要的作用。1、Tensorboard的使用TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。主要作用：1、可视化模型的网络架构2、检查
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2024-04-21 16:08:54
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在移动端做动画，对性能要求较高而通常的改变margin属性是性能极低的，即使使用绝对定位改变top,left这些属性性能也很差因此应该使用transform来进行动画效果，如transform:translateX(100px)原理：首先，浏览器绘制 DOM 的过程是这样子的：获取 DOM 并将其分割为多个层（layer）将每个层独立地绘制进位图（bitmap）中将层作为纹理（texture）上传
文章目录1.对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3 transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块 Embeddings2.2.3构建前向传播神经网络模块2.2.4构建编码器的可重复
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2023-11-27 06:23:38
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Transformers 库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于 transformer 模型结构的。Transformers 库支持三个最流行的深度学习库（PyTorch、TensorFlow 和 JAX）。我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练
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2024-05-26 11:23:08
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## 使用 PyTorch 训练 Transformers 模型的流程
在这篇文章中，我将帮助你了解如何使用 PyTorch 训练 Transformers 模型。整个过程可以分为几个关键步骤，我们将详细介绍每一步及所需的代码。
### 流程概述
以下是实现此过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------
原创
2024-10-16 04:05:33
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介绍在本文中，我们将探索 10 种易于使用的技术来减少 PyTorch 中的内存使用量。 这些技术是累积性的，这意味着我们可以将它们相互叠加应用。我们将开始使用 PyTorch 的 Torchvision 库中的Torchvision library来提供简单的代码示例，可以在自己的计算机上执行这些示例，而无需下载和安装太多代码和数据集依赖项。 独立的基线训练脚本由约 100 行代码组成（忽略空格
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2024-09-12 20:18:50
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Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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文本主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Transformer，实现简单的机器翻译任务。数据预处理这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两对德语→英语的句子，还有每个字的索引也是我手动硬编码上去的，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分# S: Symbol that shows starting of decoding input
# E: Symbol t
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2023-08-01 17:44:22
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1.介绍Transformer是一种完全基于注意力机制，完全不需要递归和卷积的网络架构。Transformer允许更大程度的并行化。其中注意力机制以及Transformer下面是Transformer的具体架构。2. 代码实现功能描述：想要将ich mochte ein bier 翻译成 i want a beer,ich mochte ein cola翻译成i want a coke# 数据构建
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2023-10-16 22:48:17
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# 使用 PyTorch Transformers 读取 ckpt 文件的教程
在深度学习项目中，常常需要保存和加载模型的状态。PyTorch 和 Transformers 库提供了方便的方法来读取预训练模型和自定义训练的模型。在这篇文章中，我们将学习如何用 PyTorch Transformers 读取 `ckpt`（检查点）文件。我们将通过以下步骤进行说明，并逐步展示每一步所需的代码。
#
原创
2024-09-17 07:17:00
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# 实现transformers和pytorch版本
## 流程概述
为了实现“transformers和pytorch版本”，我们需要遵循以下步骤：
1. 安装PyTorch和Transformers库
2. 导入所需的库和模块
3. 加载和预处理数据
4. 定义模型结构
5. 训练模型
6. 评估模型性能
7. 使用模型进行预测
下面将详细介绍每个步骤的具体操作。
## 步骤详解
原创
2023-12-30 06:28:31
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导言Vision Transformers (ViT)在2020年Dosovitskiy et. al.提出后，在计算机视觉领域逐渐占领主导位置，在图像分类以及目标检测、语义分割等下游任务中获得了很好的性能，掀起transformer系列在CV领域的浪潮。这里将介绍如何从头开始基于Pytorch 框架一步步实现ViT模型。前言如果你还没有熟悉自然语言处理（NLP）中使用的Transfo
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2024-07-09 18:13:38
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文章目录前言一、说明二、什么是PyTorch-Transformers三、安装PyTorch-Transformers3.1 命令：`pip install pytorch-transformers` 安装四、简单测试4.1 背景介绍4.2 案例测试一 ！ 一、说明1、windows系统 2、conda 4.6.14 3、python3.5二、什么是PyTorch
# PyTorch与Transformers：深度学习的完美结合
近年来，深度学习技术的迅猛发展引起了广泛关注，而其中的“Transformer”架构无疑是最具代表性的成功实例之一。Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中。为了便于开发者使用和实验，Hugging Face 团队推出了 `transformers` 包，该包为各种Tran
文章目录0. 进行设置1. 获取数据2. 创建Dataset和DataLoader3. 复现 ViT 论文：概述4. Equation 1: 将数据拆分为 patch 并创建类、位置和 patch 嵌入5. Equation 2: Multi-Head Attention (MSA)6. Equation 3: Multilayer Perceptron (MLP)7. 创建 Transform
博客目录了解Transformers安装Transformers安装CUDA 10.1配置python环境使用Transformers使用BERT使用Roberta 了解Transformerstransformers是最新的BERT开源github项目，他的前身是pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert，现在已经改名了，并支持最新的很多流行的
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2024-02-09 22:26:09
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本文参考自 PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）训练代码示例先放个模型训练的整个 .py 检查版本torch.__version__ # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.versi
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2023-10-05 13:03:33
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前言本部分博客需要先阅读博客：《Transformer实现以及Pytorch源码解读（一）-数据输入篇》 作为知识储备。Embedding使用方式如下面的代码中所示，embedding一般是先实例化nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)。实例化的过程中输入两个参数：vocab_size和embedding_dim。其中的vocab_size是指输入的数据集合
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2023-11-03 13:31:09
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文章目录1、Transformer大致有3大应用2、Transformer的整体结构图3、如何处理batch-size句子长度不一致问题4、MultiHeadAttention（多头注意力机制）5、前馈神经网络6、Encoder中的输入masked7、完整代码补充知识： 1、Transformer大致有3大应用1、机器翻译类应用：Encoder和Decoder共同使用， 2、只使用Encoder端
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2024-08-27 12:30:16
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