在进行模型训练时，对训练进行可视化可以帮助我们更直观查看模型训练情况，从而更容易发现问题。这篇文章将分享在模型训练过程中用到的可视化方法，本文用到的方法为tensorboard可视化方法。使用tensorboard可视化大致分为3个步骤1、导入tensorboard并创建SummaryWriter实例from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
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2024-10-30 15:06:52
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什么是TensorboardXTensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) 。Tensorboard
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2024-09-29 08:38:32
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# Transformer PyTorch 可视化注意力
## 引言
Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）和机器翻译的非常强大的模型架构。它在处理序列数据时表现出色，并且已被证明在许多任务中具有优异的性能。然而，Transformer 模型的一个重要特点是其注意力机制。理解注意力机制对于深入了解 Transformer 模型非常重要。在本文中，我们将介绍如何使用 PyTor
原创
2023-09-23 16:15:58
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文章目录一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍三、实验内容0. 理论介绍a. 认知神经学中的注意力b. 注意力机制：1. 注意力权重矩阵可视化（矩阵热图）a. 导入必要的库b. 可视化矩阵热图（show_heatmaps）c. 实验结果 一、实验介绍 注意力机制作为一种模拟人脑信息处理的关键工具，在深度学习领域中得到了广泛应用。本系列实验旨在通过理论分析和代码演示，深入了解
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2024-07-29 20:36:03
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深度学习的模型和训练过程对我们来说如同一个黑匣子，可解释性不强，此时可视化的重要性愈发凸显；同时在我们的实验结果分析里，除了一些冷冰冰的数据支撑之外，可视化的展示也可以更直观地让读者感受到模型的效果。常规的可视化包括：模型结构的可视化、卷积参数的可视化、训练过程的可视化、热图可视化等。今天给大家介绍一种实现注意力可视化的代码（以图像描述为例）注意力机制实际上就是想将人的感知方式、注意力的行为应用在
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2023-11-21 12:28:57
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BERT模型入门系列（三）:Self-Attention详解 - 知乎 (zhihu.com)读了不少书，看了不少视频，感觉这片文章最适合入门。简洁清晰，例子好懂。为什么需要self-attention模型?1、训练速度受限 2、处理长文本能力弱 The Illustrated Transformer – Jay Al
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2023-07-14 10:26:38
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图像描述（image caption）近几年来借助深度学习端到端的训练生成方式，得到了显著的发展。总的来说图像描述一般有两种生成范式，一类是botton-up范式 ,一类是 top-down范式botton-up是经典的范式，这一类模型监测图像中的 视觉概念、目标、属性、单词、等然后再通过语言模型将这些属性连接到一起，从而生成图像描述的句子。（像小学语文给定散乱的字词，然后造句
什么是注意力（Attention）？ 注意力机制可看作模糊记忆的一种形式。记忆由模型的隐藏状态组成，模型选择从记忆中检索内容。深入了解注意力之前，先简要回顾Seq2Seq模型。传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型。该模型分为编码层和解码层，并由RNN或RNN变体（LSTM、GRU等）组成。编码矢量是从模型的编码部分产生的最终隐藏状态。该向量旨在封装所有输入元素的信息，以帮助解码器进行准确的预
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2024-01-26 08:39:34
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双向注意力LSTM神经网络文本分类原理讲解TextAttBiRNN是在双向LSTM文本分类模型的基础上改进的，主要是引入了注意力机制（Attention）。对于双向LSTM编码得到的表征向量，模型能够通过注意力机制，关注与决策最相关的信息。其中注意力机制最先在论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Transla
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2024-06-03 12:02:35
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Attention机制在近几年来在图像，自然语言处理等领域中都取得了重要的突破，被证明有益于提高模型的性能。Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制，这次我们主要以计算机视觉领域为例，讲述Attention机制的原理，应用以及模型的发展。何为Attention机制？所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如，图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生
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2024-07-26 16:38:50
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Attention近年来，Attention机制越来越火，在下不才，可能比你们多看了几篇博客，分享一些我对于Attention机制的理解，推荐大家去看李宏毅老师的视频，讲的非常清楚，也可以参考博客。和绝大多数神经网络模型相似，Attention机制最先应用于图像领域，后来逐渐引入到自然语言处理中。经典的论文可以看看这几篇：《Recurrent Models of Visual Attention》
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2024-01-10 21:24:27
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Paper Reading Note: Knowing What, Where and When to Look Efficient Video Action Modeling with AttentionTL;DR本文提出了一种高效的关注“what-where-when”三方面的注意力模块，将视频的高维特征分解到低维进行处理，1D的channel vector学习“what”，2D的spatia
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2024-11-01 19:26:16
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An Attentive Survey of Attention Models 注意力模型综述1、注意力模型的由来以及技术核心Attention Model主要思想2、注意力模型分类2.1 Number of sequences2.2 Number of abstraction levels2.3 Number of positions2.4 Number of representations3
极市导读本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。 paper: https://arxiv.org/abs/2106.08322code: https://github.com/microsoft/Dyna
2.5 感知与表达方法以前，数据大小和种类不会带来很大的挑战；因此，感知和分析数据是直接的。如今，在众多领域都存在着大量数据，用数据可视化可以完成与数据的感知和交互，这能够为人类提供有价值的帮助。人为因素显著帮助整个可视化过程，来完成理解数据和帮助决策的任务。可视化技术能被分为两块：科学可视化：这涉及科学数据有一个固有的物质实体信息可视化：这涉及抽象数据（空间或非空间）大多数可视化系统被设计为可以
作者：Umer Rasheed编译：ronghuaiyang导读本文对双注意网络进行场景分割进行简要概述。论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.02983图1，双注意力网络本文认为，尽管编码器-解码器结构是一种标准的语义分割方法，近年来取得了很大的进展，但它严重依赖于局部信息，可能会带来一些偏见，因为无法看到全局信息。本文基于自注意机制，通过捕获丰富的上下文依赖关系来解决
一 核心思想本文提出的TANet方法，在pedestrain上表现很好。主要应用triple attention方法，对目标的特征进行权重的调整。网络主要分为两个框架，一个是Triple Attention框架和Coarse-to-Fine Regression框架。1、Triple Attention。结合channel-wise注意力、point-wise注意力和
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2024-05-26 17:18:19
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自注意力机制1. self-attention关注输入数据的全局信息没有考虑位置信息计算量是序列长度的平方每个输入ai乘以不同的矩阵，得到向量q、k、v，q表示查询向量，用q乘以所有输入的k向量得到的值再进行softmax归一化，作为输入a的权重和输入a的v向量进行点乘，加起来就得到了a对应的输出：bi把全部输入看成一个向量I,分别乘以,,(模型学习出来的参数)，得到Q、K、VK的转置乘以Q得到A
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2024-08-06 15:05:16
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浅谈注意力机制的作用前言什么是注意力机制空间注意力对于时间步的注意力机制1.数据集的制作2.建立注意力模型3.建立整体神经网络4.完整代码5.实验效果通道注意力机制 前言Attention机制是很好的一个东西，Attention机制在近几年来在图像，自然语言处理和cv等领域中都取得了重要的突破，被证明有益于提高模型的性能。让我们一起来了解下注意力机制吧。什么是注意力机制所谓Attention机制，
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2024-05-15 12:38:08
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目录学习前言1、SENet的实现SENet是通道注意力机制的典型实现。2017年提出的SENet是最后一届ImageNet竞赛的冠军，其实现示意图如下所示，对于输入进来的特征层，我们关注其每一个通道的权重，对于SENet而言，其重点是获得输入进来的特征层，每一个通道的权值。利用SENet，我们可以让网络关注它最需要关注的通道。2、CBAM的实现CBAM将通道注意力机制和空间注意力机制进行一个结合，
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2024-01-17 20:30:59
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