# 使用Transformer模型进行自然语言处理任务
Transformer模型是一种新颖的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理领域。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch库来构建和训练一个Transformer模型，并展示如何在自然语言处理任务中应用该模型。
## Transformer模型简介
Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的一种基于自注意力机制
原创
2024-04-19 08:10:52
112阅读
transforms的使用transforms就像一个工具箱，是一个.py文件，主要用到里面的一些类，可以将特定格式的图片进行转化。在之前的笔记中，用SummaryWriter.add_image()读取图片的类型为numpy.ndarray型，这次用tensor（torch.Tensor）型。tensor数据类型，包装了神经网络中的一些参数。from PIL import Image
from
转载
2023-10-21 22:22:07
111阅读
目标以词性标注任务为例子，实现Transformer，并分析实现Pytorch的源码解读。数据准备所选的数据为nltk数据工具中的treebank数据集。treebank数据集的样子如以下两幅图所示： 该数据集中解释变量为若干句完整的句子： 被解释变量为该句子中每个词的词性： 具体每个词性简写的意思，大概如下文所示（参考博客）：标注词表：
名词：NN,NNS,NNP,NNPS
代词：PRP，PRP
转载
2023-11-27 09:24:24
556阅读
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-
转载
2024-04-27 08:55:09
161阅读
文章目录1、Transformer大致有3大应用2、Transformer的整体结构图3、如何处理batch-size句子长度不一致问题4、MultiHeadAttention（多头注意力机制）5、前馈神经网络6、Encoder中的输入masked7、完整代码补充知识： 1、Transformer大致有3大应用1、机器翻译类应用：Encoder和Decoder共同使用， 2、只使用Encoder端
转载
2024-08-27 12:30:16
120阅读
win10安装tensorflow安装anacondaanaconda下载地址，勾选添加环境变量，anaconda3表示python3安装CUDA查看tensorflow，python，cuDNN，CUDA对应型号 我安装tensorflow2，所以下载python3.6，cuDNN7.4，CUDA10 安装完，打开anaconda prompt终端，输入nvcc -V显示版本则成功。安装cuDN
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
转载
2023-10-22 10:28:09
231阅读
1 序言近期抽空重整了一遍Transformer(论文下载)。距离Transformer提出差不多有四年了，也算是一个老生常谈的话题，关于Transformer的讲解有相当多的线上资源可以参考，再不济详读一遍论文也能大致掌握，但是如果现在要求从零开始写出一个Transformer，可能这并不是很轻松的事情。笔者虽然之前也已经数次应用，但是主要还是基于Tensorflow和keras框架编写，然而现
转载
2024-06-09 08:26:51
21阅读
Transformer在近几年的热度一直居高不下，之前也简单了解了一下该网络架构，但是它的源码一直没有深度了解，所以对它也始终是一知半解的，毕竟Talk is cheap, show me your code。恰好这几天有时间），找到了之前收藏的一篇还不错的英文博客，打算将其翻译下来，一方面倒逼自己再对其进行深度的理解，另一方面希望本文以及原
转载
2023-11-22 08:36:38
192阅读
Pytorch中torchvision包transforms模块应用小案例Pytorch提供了torchvision这样一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块主要提供了PIL Image对象和Tensor对象的常用操作，其中最核心的三个操作分别是： （1）ToTensor：将PIL Image对象转换成Tensor，同时会自动将[0,255]归一化至[0,1]。
转载
2023-10-02 16:19:15
217阅读
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
转载
2023-07-16 18:11:22
262阅读
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
转载
2023-12-29 12:26:40
221阅读
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
转载
2024-06-21 23:12:33
80阅读
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
转载
2023-10-24 21:22:29
182阅读
PyTorch torchvision.transforms的方法在实际应用过程中，我们需要在数据进入模型之前进行一些预处理，例如数据中心化(仅减均值)，数据标准化(减均值，再除以标准差)，随机裁剪，旋转一定角度，镜像等一系列操作。PyTorch有一系列数据增强方法供大家使用。在PyTorch中，这些数据增强方法放在了transforms.py文件中。这些数据处理可以满足我们大部分的需求，而且通过
转载
2024-06-14 22:43:23
133阅读
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenCV 对于语音，可以用 scipy，librosa 对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做
# PyTorch与Transformer的区别
在深度学习领域，许多框架和模型使得构建和训练复杂的神经网络变得更加高效。两个广泛使用的工具是PyTorch和Transformer。本文将探讨它们之间的区别，提供代码示例并展示它们的用途。
### 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook AI Research开发。它主要用于构建和训练神经网络。Py
原创
2024-10-26 06:59:42
803阅读
1、理解package结构dir（） 打开， help（）说明2、三种开发方式的说明（1）python文件整个文件一次运行（2）python console一行一行运行（3）jupyter notebook一个block一个block运行3、数据初认识（1）Dataset示例：蚂蚁数据集from torch.utils.data import Dataset 必须重写__getitem__方法p
二、翻转和旋转——Flip and Rotation6.依概率p水平翻转transforms.RandomHorizontalFliptorchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)以给定的概率随机水平翻转给定的PIL图像。p- 概率，默认值为0.57.依概率p垂直翻转transforms.RandomVerticalFliptorchvisio
# PyTorch与Transformer的关系探讨
在深度学习领域，PyTorch与Transformer架构已经成为了研究与应用的热点。PyTorch是一个灵活且高效的深度学习框架，广泛应用于各种深度学习任务。而Transformer是一种用于序列到序列任务的模型架构，尤其在自然语言处理（NLP）中表现突出。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，支持动态计算
