if __name__ == '__main__': #只有当直接执行这个文件才会被执行
tf.app.flags 可以指定运行时的参数；设置随机数的种子：np.random.seed(0) 、tf.set_random_seed(0)；使用debug 跟踪项目进行学习；tenforflow 是静态图计算，先把图绘制好，再加入数据；静态图，适合语料库中句子长度差距不大，static_rnn
动态
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2024-10-09 07:43:54
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1、模块 自我包含且有组织的代码片段就是模块（module）。 模块在逻辑上组织Python代码。文件是物理层上组织模块的方法。 导入模块或模块属性实现代码重用。 模块组织Python代码，包组织模块。2、模块和文件 （1）模块名称空间 名称空间：一个名称空间就是一个从名称到对象的关系映射集合。 每个模块都定义了它自己的唯一的名称空间，所以可以防止同名冲突的发生。 （2）搜索路径和路径搜索
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2024-10-30 12:51:48
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注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
最近为了求职重新开始把图形学相关的内容重新系统的学习，先把Games101的内容入门，然后把虎书相关的内容补充。Transformation矩阵变换可以对不同坐标系之间进行转换，在这个过程中，主要有MVP三大变换，即模型变换、视口变换、投影变换。即从本地坐标系转换到世界坐标系、世界坐标系转换到观察坐标系、相机的不同投射方式。矩阵变换-模型变换Modeling模型变换是最简单基础的变化，把物体所在的
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2023-10-03 15:25:03
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1.继承性和层叠性:继承性:像一些文本的属性,color,text-*,line-*,font-*这些属性是可以继承下来的,text-decoration:underline(下划线)也可以继承; <style>
a{
text-decoration:none;
}
.father{
简介Transformers是一个用于自然语言处理（NLP）的Python第三方库，实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型，支持TensorFlow和PyTorch。本文介对这个库进行部分代码解读，目前文章只针对Bert，其他模型看心情。github：https://github.com/huggingface/transformers手把手教你用PyTorch-Transformer
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2023-09-15 17:03:41
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在分析HashMap和ArrayList的源码时，我们会发现里面存储数据的数组都是用transient关键字修饰的，如下：
HashMap里面的：
````
transient Node<K,V>[] table;
```` ArrayList里面的： ````
transient Object[] elementData
```` 既
transformers模型剖析
原创
2023-05-17 10:32:26
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一、Java 语言的类型可以分为两大类：基本类型（primitive types）引用类型（reference types）：类、接口、数组类和泛型参数（泛型参数会在编译中被擦除），因此Java虚拟机里的引用类型实际上只有前三种
数组类：是由 Java 虚拟机直接生成的（Java中数组的特性）类、接口：有对应的字节流，都会被加载到Java虚拟机中，成为类或接口最常见：Java编译器生成
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。
需要加 end_token（eos），告诉模型什么时候结束生成。做因果语言模型时，自动左填充，即使增加了。不需要 padding，
原创
2023-12-15 12:10:01
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本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用Auto Model，这些类将根据给定的checkpoint实例化模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关详细信息，请查看：AutoModel文档。请随意修改代码，使其更具体，并使其适应你的特定用例
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2024-06-06 16:31:19
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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。1. Transformer 架构如
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2024-06-23 11:22:44
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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 Python Transformers 包实现单层 Transformer 的方法
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 是一种非常重要的模型架构。本文将引导你通过 Python 的 Transformers 包实现一个单层的 Transformer。我们将逐步分解整个流程，并提供每一步所需的代码与解释，最终形成一个可以运行的示例。
## 流程概述
我们将按以下步骤
解决方法： 安装pytorch即可，不过需要注意项目的README文件和requirements文件，安装对应版本的pytorch即可。
原创
2024-01-27 17:28:09
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# Java训练模型的Transformers库
在自然语言处理（NLP）领域，深度学习模型已经成为了主流。其中，Transformers模型以其出色的性能和广泛的应用领域而备受关注。在Java中，我们可以使用Transformers库来训练和使用这些强大的模型。
## Transformers库简介
Transformers库是一个基于PyTorch的开源库，用于实现和训练各种Transf
原创
2023-08-11 07:01:47
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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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训练一个机器学习深度学习模型一般可以简单概括为以下三个步骤：准备数据定义网络结构训练我们可以把整个过程用下面的一个Pipeline图例来表示。其中的reader就主要负责把数据按一定的格式feed到深度学习网络的输入层上。不同的深度学习框架对为放进网络中的数据格式要求不一样。在MXNet中对于Module的训练与推理接口要求的数据都是一个data iterator。下面我们会详细来介绍MXNet中
# 实现"transformers python库"的步骤
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python库"transformers"来进行自然语言处理任务。"transformers"是一个强大的工具，用于训练和使用自然语言处理模型，如文本分类、命名实体识别和情感分析等。通过本文的指导，你将学会如何安装和配置"transformers"库，并使用其提供的功能进行自然语言处理任务。
原创
2023-09-10 07:14:53
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