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2023-06-25 20:29:39
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使用pytorch时所遇到的问题总结1、ubuntu vscode切换虚拟环境在ubuntu系统上，配置工作区文件夹所使用的虚拟环境。之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可，后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter)具体方法如下：选中需要配置的文件夹，然后点击vscode左下角的写有“Python ***”的位置(或者使用快捷键“ctrl+shi
大家好，今天和各位分享一下 Transformer 中的 Decoder 部分涉及到的知识点：计算 self-attention 时用到的两种 mask。1. Decoder 的 self-attention 中的 mask本节介绍的 mask 对应模型结构图中的位置：如下图，decoder 的 self-attention 中使用的 mask 是一个下三角矩阵，当 decoder 预测
文章目录介绍代码卷积自动编码器 参考《深度学习入门之Pytorch》 介绍 自动编码器最开始是作为一种数据压缩方法，同时还可以在卷积网络中进行逐层预训练，但是随后更多结构复杂的网络，比如 resnet 的出现使得我们能够训练任意深度的网络，自动编码器就不再使用在这个方面，下面我们讲一讲自动编码器的一个新的应用，这是随着生成对抗模型而出现的，就是使用自动编码器生成数据。 由上面的图片，我们能够看
Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例40. PyTorch Seq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目~~使用神经网络训练Seq2Seq~~~~使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译~~~~使用共同学习完
感谢伯禹平台举办的活动，本文记录学习Sequence to Sequence模型，包含如下：1.Encoder-Decoder结构传统的RNN模型一般是给定输入，然后会有一个对应的输出，对于自然语言处理中的生成任务来说，输出不限定长度的序列有点难以处理，这时候encoder-decoder结构就可以很好的解决这个问题。如下图所示： encoder部分和decoder部分都是RNN网络，其中Enco
引言文通过代码实现了AlexNet算法，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Libtorch版本（Libtorch版本的AlexNet地址），算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解，建议配合代码进行阅读，代码中我进行了详细的注释，因此读者可以更加容易理解代码的含义，本文只展示了部分代码，全部代码可以通过GitHub下载。本文使用的数
这里记录一下想要将我们的深度学习代码封装 如何在windows上实现由于我比较习惯python 所以相对于qt师兄给我们推荐了pyqt以及pyinstaller 这两个一个做页面 一个来封装代码 所以这里记录一下学习过程先来安装 看如何在vscode里使用pyqt 查看这篇博文然后具体操作的步骤可以查看这个博客 各种步骤可以跟着学习把程序终端输出的内容输出到我设计的GUI界面我参考了这篇博客 这篇
自动编码器最开始是作为一种数据压缩方法，同时还可以在卷积网络中进行逐层预训练，但是随后更多结构复杂的网络，比如 resnet 的出现使得我们能够训练任意深度的网络，自动编码器就不再使用在这个方面，下面我们讲一讲自动编码器的一个新的应用，这是随着生成对抗模型而出现的，就是使用自动编码器生成数据。第一部分是编码器(encoder)，第二部分是解码器(decoder)，编码器和解码器都可以是任意的模型，
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2023-07-28 20:06:39
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Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例60. PyTorch Seq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目~~使用神经网络训练Seq2Seq~~~~使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译~~~~使用
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2023-08-31 21:59:58
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前言最近在学习Adaptive Style Transfer并进行工程化实践，顺便总结一下深度学习中的Encoder-Decoder Architecture。正文Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，一个encoder是一个接收输入，输出特征向量的网络（FC, CNN, RNN, etc）。这些特征向量其实就是输入的特征和信息的另一种表示。编码实际上就是
本文将简述pytorch环境下的线性自编码器的实现： 本文内容： autoencoder简介；方法；Pytorch实现（线性层）图片重构 一、autoencoder简介深度学习自编码器是一种神经网络类型，可以从潜在code空间中重构图片；这里涉及到三个概念：1）encoder 2)decoder 3) code下面以图像为例进行说明：encoder：是个网
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2023-07-03 16:21:29
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首先要感谢这个在github上公开代码的大佬，很牛~“站在巨人的肩膀上”，这里记录一下最近一段时间理解这个代码的心得体会。一、模型输入数据1、create_input_files.py + utils.py(create_input_files函数)这两个东西，是用来生成输入模型的数据文件的，不是特别难理解，其中：(1)图像HDF5文件：由于直接输入图像会导致占用内存太多而降低效率(一般电脑都接受
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2023-08-16 11:21:06
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程本篇文章将会带领大家了解什么是NLP模型当中的encoder-decoder和seq2seq。一、什么是 Encoder-Decoder ？ 1、Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特指某种具体的算
## 实现Java编码器解码器的步骤
### 1. 理解编码和解码的概念
在开始编写Java编码器解码器之前，我们需要理解编码和解码的概念。编码是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程，而解码是将编码的数据恢复到原始形式的过程。
### 2. 选择适合的编码方式
在Java中，我们有许多不同的编码方式可供选择，如Base64、URL编码等。选择适合你需求的编码方式是非常重要的。在本文中，我
在本文中，概述序列到序列模型，这些模型在机器翻译，视频字幕，图像字幕，问答等不同任务中使用。1.Sequence to Sequence序列到序列1.1.序列建模问题序列建模问题是指输入和/或输出是一系列数据（单词，字母...等）考虑一个非常简单的问题，即预测电影评论是正面的还是负面的。在这里，我们的输入是一个单词序列，输出是0到1之间的单个数字。如果我们使用传统的 DNN，那么我们通常必须使用
一、什么是Decoder和Encoder 在Netty里面，有四个核心概念，它们分别是： Channel：一个客户端与服务器通信的通道。 ChannelHandler：业务逻辑处理器， 通常情况下，业务逻辑都是存在于ChannelHandler之中。 ChannelInboundHandler：输入
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2020-01-19 14:53:00
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目录1. Decoder的问题2. 回顾 transformer3. mask3.1. Padding Mask3.2. Sequence mask4. QA1. Decoder的问题传统seq2seq是按照时间顺序展开，所以decoder就是按照time，一步一步输入。【深度学习】NLP之Transformer (1) 中介绍了，transformer是并行的，就是说这个句子，在一开
encoder decoder 模型是比较难理解的，理解这个模型需要清楚lstm 的整个源码细节，坦率的说这个模型我看了近十天，不敢说完全明白。我把细胞的有丝分裂的图片
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2023-01-20 10:13:56
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自动编码器（AutoEncoder）是一种可以进行无监督学习的神经网络模型。一般而言，一个完整的自动编码器主要由两部分组成，分别是用于核心特征提取的编码部分和可以实现数据重构的解码部分。1 自动编码器入门在自动编码器中负责编码的部分也叫作编码器（Encoder），而负 责解码的部分也叫作解码器（Decoder）。编码器主要负责对原始的输 入数据进行压缩并提取数据中的核心特征，而解码器主要是对在编码
