作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：两个领域涉及的scale不同，NLP的scale是标准固定的，而CV的scale变化范围非常大。CV比起NLP需要更大的分辨率，而且CV中使用Transformer的计算复杂度是图像尺度的平方，这会导致计算量过于庞大。为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：1.引入CNN中
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenCV 对于语音，可以用 scipy，librosa 对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做
# 使用 Python 的 Transformer 库进行文本处理
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型因其高效性和强大的性能而广泛被使用。Python 中的 `transformers` 库由 Hugging Face 提供，方便开发者借助预训练模型来完成各种 NLP 任务。本文将为刚入行的小白详细讲解如何使用该库，分为几个步骤，并附上相应的代码示例。
## 实现步骤
1. 模型总览代码讲解之前，首先放出这张经典的模型架构图。下面的内容中，我会将每个模块的实现思路以及笔者在Coding过程中的感悟知无不答。没有代码基础的读者不要慌张，笔者也是最近才入门的，所写Pytorch代码没有花里胡哨，所用变量名词尽量保持与论文一致，对新手十分友好。我们观察模型的结构图，Transformer模型包含哪些模块？笔者将其分为以下几个部分：接下来我们首先逐个讲解，最后将其拼接完
转载
2024-05-31 20:24:10
779阅读
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
转载
2023-11-13 13:43:28
52阅读
方法返回值类型参数说明张量.constant()Tensort张量实例tvalue创建一个常量tensordtype=None输出类型shape=None返回tensor的形状name='Const'张量名verify_shape=False是否保留输入数据的形状且不能被更改. True若shape与输入形状不一致则报错t.devicestr表示tensor将被产生的设备名称t.dty
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
转载
2023-08-28 20:32:45
518阅读
Transformer的代码 代码：https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/https://zhuanlan.zhihu.com/p/107586681
原创
2023-10-08 09:23:12
195阅读
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
机器学习之有监督学习一、分类1、3个基本分类模型（1）K近邻分类器（1.2）小案例（1.3）KNN使用经验（2）决策树分类器（3）朴素贝叶斯分类器（3.2）小案例（3.3）朴素贝叶斯使用经验二、回归 一、分类机器学习的分类算法众多。经典的分类算法：K近邻、决策树和朴素贝叶斯的原理和实现；1、3个基本分类模型（1）K近邻分类器K近邻分类器，也叫KNN，思想非常简单，同时也非常有效； KNN:通过计
本文是针对谷歌Transformer模型的解读，另外，针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读，代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer
本文是针对谷歌Transformer模型的解读，根据我自己的理解顺序记录的。另外，针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读，代码地址ht
转载
2024-05-09 09:31:10
49阅读
一、资源（1）预训练模型权重链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi（2）数据集选择的THUCNews，自行下载并整理出10w条数据，内容是10类新闻文本标题的中文分类问题（10分类），每类新闻标题数据量相等，为1w条。数据集可在我的百度网盘自行下载：链接: https://pan.bai
转载
2023-11-03 20:41:32
106阅读
数据库事务的四个特性及含义什么是事务？ 事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。 。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。1.1 Transformers 库简介 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。1.1.1 Transformers 库 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模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import math
def make_batch(sentences):
input_batch = [[src_vocab[n] for n in sen
转载
2024-07-27 16:01:29
88阅读
# 使用PyTorch实现Transformer模型的完整指南
在本文中，我们将一起学习如何使用PyTorch实现Transformer模型。我们将从基本的流程开始，逐步深入每个步骤，并提供相应的代码示例和详细注释。
## 实现流程
在实现Transformer模型时，可以按照以下步骤执行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装PyTorch | 确保你已
原创
2024-10-31 06:53:08
339阅读
文章目录1 transformer架构介绍1.1 简单介绍输入部分1.2 简单介绍输出部分1.3 简单介绍编码器部分1.4 简单介绍解码器部分2 输入部分实现2.1 Embedding 的介绍2.1.1 采用随机初始化2.1.2 采用word2vec2.1.3 采用随机初试化的实战代码2.2 位置编码器实现2.3 输出位置矩阵2.4 总结3 多头注意力机制解读3.1 公式3.2 例14 Laye
转载
2024-05-09 11:13:37
496阅读
1 总体结构由encoder + decoder组成。 6个相同的encoder， dmodel=512 ， 前向网络d_ff=2048 多头h=8, dropout=0.1 decoder后面其实还有一个linear+softmax 步骤操作 对应的整体结构和代码如下所示：目前大部分比较热门的神经序列转换模型都有Encoder-Decoder结构[9]。Encoder将输入序列 (x1,x2,x
转载
2024-02-27 12:42:34
308阅读
三次指数平滑回归问题Xgboost 随机森林 神经网络 svr滞后阶 自回归 加 协变量离散值 定性变量 虚拟数据短时间内线性差值 前一天后一天 二次曲线插值附近几天数据插值离散 近邻替换节假日 换成虚拟变量 促销 虚拟变量 重要程度 天气 消费指数 定性变量 定序变量贾俊平 统计学异常值 有些值，可以人为加阈值 比如工资档次 大于一万全部设为一万 标准化会有问题 还会影响整
零、说明心血来潮，想利用Transformer做一个销售量预测的内容，特此记录。一、代码框架transformers_sales_predict_project/
│
├── data/
│ └── data.csv
│
├── models/
│ └── transformer_model.py
│
├── utils/
│ ├── data_processing.py
│ ├─
