Transformer详解(1)—原理部分
Transformer详解(2)—使用自己的数据训练tensor2tensor
Transformer详解(3)—面试八股文
文章目录1. 环境2.自定义数据训练Tensor2Tensor2.1 自定义一个用户目录(参数`--t2t_usr_dir`的值)2.2 自定义问题文件2.2.1 自定义problem--使用tensor2tensor中默认su
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2024-03-28 06:59:42
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笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前，早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症。选择高质量的教程并保持足够的耐心，就能解决这些问题。很重要的一点，不要怕把电脑玩坏，大不了重装系统。笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时，实际上30分钟就能搞定，之所以慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验。一、可能遇到的问题
本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天，很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂，但更多的应该是无法快速编程，实现几亿个求解参数的快速实现，而用python接口只需要几行代码。不可否认的是，在一些场合，如果想实现GPU的加速，比如图像增强，图像去噪等，那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识，将很影响效率。或者说，你想写一个自
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2024-05-23 20:16:13
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. TNT Approach2.1 Preliminaries2.2 Transformer in Transformer2.3 Position encoding3. Result paper：Transformer in Transformer code：https://github.com/huawei-noah/CV-Backb
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2024-03-26 06:33:42
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逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformerimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
impo
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2024-05-10 07:05:09
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第一章——入门1、准备开发环境安装第三方库： 安装Python-nmap包： wget http://xael.org/norman/python/python-nmap/pythonnmap-0.2.4.tar.gz-On map.tar.gz tar -xzf nmap.tar.gz cd python-nmap-0.2.4/ python setup.py install 当然可以使用
format(value[, format_spec]) -> string
Returns value.__format__(format_spec)
format_spec defaults to ""format是python2.6新增的一个格式化字符串的方法，相对于老版的%格式方法，它有很多优点。1.不需要理会数据类型的问题，在%方法
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2023-12-02 13:43:09
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目前常用的python语音识别APIapiaiassemblyaigoogle-cloud-speechpocketsphinxSpeechRecognitionwatson-developer-cloudwit 像wit和apiai这些python包提供的功能已经超出了基本的语音识别的范围。所以，推荐使用SpeechRecognition这个包，因为使用更简单。并且这个包默认提供Google W
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2024-06-03 13:03:09
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0.前言 HFSS ADK 这个工具用户只需简单的选择天线类型、输入工作频点即可得到相应天线的尺寸与模型，进而自动生成HFSS工程并完成诸如边界条件、求解频率等所有HFSS中天线仿真的设置。甚至用户可以自行修改或参数化已生成的模型以便进行优化设计。 HFSS ADK 这个工具包采用图形化用户接口
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2024-09-07 11:25:31
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这通常表明 PyTorch 或相关框架尝试在 GPU 上执行操作时，无法找到与当前 GPU 架构兼容的编译内核。此问题可能出现在 Xinfer
sentence_transformers 是一个用于生成句子、段落或图像的高质量嵌入（embeddings）的 Python 库，基于 Hugging Face 的 transformers 库。它通过预训练的 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、DistilBERT 等）生成固定长度的密集向量表示，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如语义搜索、文本相似性比较、聚类、
sentence_transformers 语义搜索，语义相似度计算，图片内容理解，图片与文字匹配。
原创
2022-04-28 23:11:59
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同时启用时，生效优先级：SRPBatcher > GPUInstancing > 动态合批SRPBatcher：适用前提： 需要是同一个shader变体，可以是不同的材质球，项目需要使用自定义渲染管线，Shader代码必须兼容SRP Batcher。 但是不支持用材质球属性块（Mat
在当前深度学习领域，结合PyTorch和Transformers库训练Llama模型已经成为一种流行趋势。这种方法不仅能处理复杂的自然语言处理任务，还能显著提高模型的性能。然而，用户在使用过程中常常遇到各种问题，本文将详细记录遇到的问题及解决过程。
### 问题背景
在使用PyTorch配合Transformers库训练Llama模型时，我的团队面临了一些意想不到的技术障碍。这些问题影响了训练
简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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一年前，谷歌大脑推出了视觉Transformer，Transformer从NLP跨界到了CV，现在这项研究走得更远了。有20亿参数和30亿张图像加持，谷歌大脑近日又推出了视觉Transformer进阶版ViT-G/14,准确率提升至90.45%！近日，谷歌大脑团队公布了Vision Transformer（ViT）进阶版ViT-G/14，参数高达20亿的CV模型，经过30亿张图片的训练，刷新了Im
文章目录0. introduction1. word embedding1.1 将words标准化处理1.2 构造Word_Embedding2. position embedding3. encoder self-attention mask3.1 softmax函数中值的大小对概率分布的影响3.1.1 从概率分布角度分析3.1.2 从雅克比角度分析3.2 Scaled-Dot-Product
作者：Parth Chokhra编译：ronghuaiyang导读使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的
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2024-05-23 13:53:39
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1、 说明 SentencePiece是一个google开源的自然语言处理工具包。网上是这么描述它的：数据驱动、跨语言、高性能、轻量级——面向神经网络文本生成系统的无监督文本词条化工具。 那么它究竟是干什么的呢？先举个例子：假设在数据挖掘时，有一列特征T是文本描述，我们需要将其转成枚举型，或者多个布尔型代入模型，即：需要从文本中提供信息构造新特征。 首先，我们可以用标点将长句长分成短句，以短句作为
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2024-04-19 15:32:13
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