文章目录一、Vision Transformer (ViT)详细信息二、Vision Transformer结构三、Keras实现3.1 相关包3.2 数据读取3.3 声明超参数3.4 使用数据增强方法3.5 计算训练数据的平均值和方差进行归一化3.6 定义multilayer perceptron (MLP)3.7 定义块3.8 数据可视化3.9 实现Encoding Layer3.10 构建
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2023-10-19 10:23:08
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# 使用 PyTorch 实现 Transformer 分类任务的完整指南
在深度学习领域，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越表现而备受关注。本文将带你了解如何用 PyTorch 实现一个简单的 Transformer 分类任务。我们将逐步完成这个过程，并为每一步提供详细解释及代码实现。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来完成 Transformer 分类
# Transformer 文本分类任务实现（基于 Pytorch）
## 引言
Transformer 是一种用于处理序列数据的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。本文将介绍如何使用 Pytorch 实现一个基于 Transformer 的文本分类任务。
## 步骤概览
下面的表格展示了实现 Transformer 文本分类任务的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|--
原创
2023-07-31 07:11:29
1068阅读
torch.max(F.softmax(out, dim=1), 1)[1]方括号里面的如果是1，输出的就是1和0的矩阵。如果是0，输出的就是概率的矩阵。 中间那个1是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值。 左边那个1，是说，按行进行归一化。loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_func(out, y)这里
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2023-08-10 17:29:31
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学习说明：最近发现了一个宝藏仓库，将常见的文本分类方法做了一个介绍、及封装。现在将学习这仓库的一些笔记记录如下 文章目录参照资料TextRNNTextRNN + AttentionTextCNNTextRCNNDPCNNFastTextTransformers TextRNN模型输入：[batch_size,seq_len]经过embedding层：加载预训练的词向量或随机初始化，词向量维度为em
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2023-10-31 15:21:20
132阅读
# 利用 PyTorch 实现 Transformer 分类
在现代自然语言处理（NLP）中，Transformer 模型以其强大的性能迅速成为主流。它不仅适用于机器翻译，还广泛应用于文本分类、问答等任务。本文将着重讲解如何使用 PyTorch 实现一个简单的 Transformer 分类器，并结合代码示例和序列图进行说明。
## Transformer 模型概述
Transformer 模
原创
2024-09-04 05:18:47
74阅读
# Transformer pytorch分类
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的模型架构，能够处理序列数据。它在NLP领域中的一个重要应用是文本分类。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个Transformer模型进行文本分类。
## Transformer模型简介
Transformer是Google在2017年提出的一种基于自注意力机制（self-atten
原创
2023-12-27 08:10:44
174阅读
Vision Transformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任
# 实现Transformer图像分类PyTorch教程
## 整体流程
下面是实现Transformer图像分类的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学
经验丰富的开发者-->>小白: 接受请求并开始教学
```
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型应用
## 数据准
原创
2024-07-12 05:55:21
105阅读
# 使用 PyTorch 实现图片分类的 Transformer
在现代深度学习中，Transformer 模型已被广泛应用于图像分类任务。本文将带你一步步地实现一个基于 PyTorch 的图片分类 Transformer 模型，适合新手入门。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现过程的总体步骤：
| 步骤 | 描述
一、 裁剪——Crop1.随机裁剪：transforms.RandomCrop**class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’)功能：依据给定的size随机裁剪 参数： size- (sequence or int)，若
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2024-09-19 09:21:23
53阅读
1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
358阅读
一、什么是PyTorch? PyTorch是一个python库，主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 1.用来定义数据 &nb
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2023-09-27 22:27:37
76阅读
目标：在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。例如，在bert预训练模型中，并不包含财经词汇，比如‘市盈率’等财务指标词汇，本文将介绍：方法1：修改 vocab方法2：更通用，修改分词器tokenizer内容：NLP的分词NLP的处理流程：对输入的句子进行分词，得到词语及下标通过embedding层获得词语
自然语言预处理 1.分词对于英文，有天然的空格作为分隔符号，但是对于中文，我们需要进行分词处理，把文章变成词汇序列，再去重成为下面所说的词汇表。词汇表是文章中出现过的所有的单词的不重复列表（只出现一次） 2. 词汇表 自然语言预处理，需要去掉停止词，添加符号。核心是将所有的文本内容转换成编号进行处理。我们需要先创建一个vocabulary保存所有出现过的单词，如果单词
目录demo的流程1. model.py 卷积 Conv2d 公式 池化 MaxPool2d特点如果输入是三维的，那么输出也是三维的Tensor的展平：view()全连接 Linear2. train.py导包下载数据集：导入、加载 训练集 导入、加载 测试集类别开始训练 名词解释 训练结果 3. predict.p
联邦学习实战——用Python从零实现横向联邦图像分类前言1. 代码分析1.1 配置信息1.2 训练数据集1.3 服务端1.4 客户端1.5 整合2. 模型效果 前言本篇学习笔记记录的内容是杨强教授编写的《联邦学习实战》这本书的第三章内容，本来是准备记录在ipad上，但是用博客形式写下来可以跟更多人分享并讨论，这不失为更好的选择。前两章内容为理论基础，简单介绍了联邦学习（想要深入了解的朋友可以阅
# 实现Transformer文本分类PyTorch教程
## 引言
在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch实现Transformer文本分类模型。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成整个流程，让你能够清晰地理解每一步的操作。
### 步骤表格
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开始
1. 确定数据集
原创
2024-06-06 05:18:40
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网上多是Bert中文文本分类居多，之前找了很久才找到一篇参考文章，深知对于小白而言借鉴别人的代码训练模型重点在输入输出及改动参数，在这里说一下我借鉴别人的代码跑出自己的数据集的过程。 参考的作者是：https://www.bilibili.com/v
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2023-09-11 22:31:20
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文本分类系列(1):TextCNN及其pytorch实现文本分类系列(2):TextRNN及其pytorch实现TextRNN尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN有个最大问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter_size 的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RN
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2023-11-30 18:44:07
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