目录：前言数据处理Transformer各个模块具体实现
词嵌入层位置编码(positional encoding）编码器
多头自注意力层归一化残差连接逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks）编码器整体架构解码器Transformer模型整体架构模型训练及预测
标签平滑计算损失优化器训练预测前言我们在前面介绍了Transformer的理论，但是始终只
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2023-07-16 18:11:22
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注意：这一文章“基于Transformer的文本情感分析编程实践（Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制 + Positional Encoding位置编码）”
该文章实现的Transformer的Model类型模型，实际是改造过的特别版的Transformer，因为Transformer的Model类型模型中只实现了Encoder编码器，
而没有对应
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2023-12-29 12:26:40
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在我的前一篇文章：Pytorch的第一步：(1) Dataset类的使用 里，不论是使用 torchvision.datasets 还是我们自定义了 Dataset 子类，都有一个形参 transforms 被传入。上篇文章我没有详细讲解，是因为这是一块很大的内容，故专门写本文讲解。 transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想
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2023-10-24 21:22:29
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如果是刚接触Transformer，强烈建议去把上边两个看了！！！在此之前，希望你能仔细读2遍原文！！！这里其实想讲一下为什么通过自注意力机制，就能够预测出来目标值了。一开始我也比较懵懵懂懂，毕竟刚接触， 只知道我的输入a = "我 有 一只 猫" 经过encoder 和 decoder 之后，就得到了b = "I have a cat ", 后来想了想，我觉得大致是这样的，Encoder里边的M
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2024-06-21 23:12:33
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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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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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Transformer 是谷歌大脑在 2017 年底发表的论文 attention is all you need 中所提出的 seq2seq 模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer 直观认识Positional EncodingSelf Attention Mechanism残
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2023-12-10 15:13:27
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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模型是一种革命性的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言建模。与传统的序列模型相比，如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，Transformer模型采用一种全新的方式来处理序列数据，即通过注意力机制来学习序列中的关系。在传统的序列模型中，输入序列的每个元素都依次被处理，并将前一个元素的状态作为后一个元素的输入。这样的处理方式虽然简单，但有一个明显
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2024-01-13 07:55:45
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如果你还不知道Transformer ，那么你可能不是本文的读者。自 2018 年以来，Transformer 模型在自然语言处理任务中成功取代了传统的 LSTM 和 CNN 网络。我在整理资料的时候发现，数据派翻译了一篇国外的Transformer科普文章，翻译的挺好的。我相信大家都知道ChatGPT 主要基于 GPT-3，这是一种Transformer Decoder-only的模型。GPT-
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2024-04-27 08:55:09
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参考台大李宏毅：机器学习2021Transformer的直观理解Transformer本质上是一个seq2seq的模型，最早由《attention is all you need》提出，实际上是由编码和解码结构共同组成。广义上来说所有应用了self-attention的模型均可以称之为transformer，狭义上来说，Transformer是指该论文中提出的模型，如下图所示。 如图所示，左边部分
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2024-07-09 20:40:02
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# PyTorch实现Transformer模型
Transformer模型是近年来自然语言处理领域的重要革新。它的结构相较于传统的RNN和LSTM具有更好的并行处理能力和捕捉长距离依赖的优势。本文将介绍如何用PyTorch实现一个基本的Transformer模型，并提供相关代码示例。
## Transformer模型结构
Transformer模型主要包括以下组成部分：
1. **输入嵌
# 使用 PyTorch 制作 Transformer 模型
Transformer 模型是近年来自然语言处理 (NLP) 领域中的一种重要架构，其凭借其优越的性能与灵活性被广泛应用于机器翻译、文本生成等多个任务。本文将介绍如何基于 PyTorch 框架构建一个简单的 Transformer 模型，同时包含状态图与饼状图示意，以增强理解。
## Transformer 模型简介
Transf
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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1 椒盐噪声是什么？就是图片上出现的黑白点，类似于老式电视机出现雪花屏幕的感觉。transforms是pytorch定义的一个类，对图像进行各种变换，进行图像变换的目的是数据增强，使得模型的鲁棒性更加的强，尽管pytorch已经提供了很多的类别供我们选择，但在实际工程中这些往往还不够。因此需要因地制宜，制作属于自己项目的数据集变换策略。比如，添加椒盐噪声。2 实际中，怎么进行椒盐噪声的添加呢？在一
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2023-08-16 19:56:12
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目录Transformer1. 前言2. Transformer详解3. 总结2.1 Transformer整体结构2.2 输入编码2.3 Self-Attention2.4 Multi-Head Attention2.5 位置编码2.6 残差结构2.7 解码器结构2.8 The Final Linear and Softmax Layer2.9 损失函数3. 总结4. 相关参考资料Transfo
前言：系列文章的前面两篇文章已经很明确的说明了如何使用DataSet类和DataLoader类，而且第二篇文章中详细介绍了DataLoader类中的几个重要的常用的参数，如sampler参数、collate_fn参数，但是在数据与处理的过程中，还会遇到数据增强、数据裁剪等各种操作，当然这些操作我们可以预先自己来实现，但是pytorch提供了强大的处理工具来对图像进行预处理，这也是本文的重点，详细介
transformer（上）论文解读+pytorch实现1. 背景2. 模型架构2.1 scaled dot-product attention2.2 multi-head attention2.3 transformer使用的3种attention2.4 point-wise feed-forward net2.5 encoder-layer2.6 decoder-layer2.7 posit
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2024-06-04 06:03:04
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一、预训练模型当我们想做一个图像分类任务时，我们可以选择别人已经训练好的模型，在它的基础上进行训练。一般地，我们初始化训练一个网络时，会初始化网络参数（随机的），然后不断训练使网络的损失越来越小。过程是没问题的，但是对于一个大型数据集来说，训练一个模型并使它达到较小的损失是一个漫长的过程。因此我们可以在结果很满意的时候保存训练模型的参数，以便下次在训练的时候可以直接在该模型的基础上开始。这个过程就
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2023-09-03 01:44:41
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本文主要根据“Attention Is All You Need”里的提到的transformer来实现的。 主要参考了：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htmlhttps://kexue.fm/archives/4765概述在过去的一年中，根据“Attention Is Al You Need”所提到的transformer已经给
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2023-10-22 10:28:09
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