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
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2024-06-09 08:26:51
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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
PyTorch 是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，同时tensorflow也是常用的框架之一。大家在学习的时候，尝尝会用来做比较。那么pytorch和tensorflow有什么区别？大家所关心的问题，解答来了。pytorch和tensorflow有什么区别？创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。在PyTorch中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。而在TensorFlow中，图
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2023-08-03 20:32:21
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文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、将文本编码成数字形式3.1 使用 tfds.features.text.Tokenizer() 函数3.1.1 建立词汇表并统计词汇表中的单词数量3.1.2 建立编码器3.1.3 对所有样本进行编码3.1.3.1 删除过长的样本3.1.3.2 编码函数3.1.3.3 将样本打乱、分批3.2 使用 tf.keras.preprocessin
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2024-01-05 19:11:55
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TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们在很多方面都有相似之处，因为它们都旨在解决相同的问题，即构建和训练神经网络。以下是它们之间的一些联系：1.深度学习框架： TensorFlow和PyTorch都是开源的深度学习框架，旨在简化神经网络模型的构建、训练和部署过程。2.动态图和静态图： 尽管TensorFlow一度以静态图为主，而PyTorch使用动态图，但随着Tenso
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2024-09-25 21:07:35
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# 理解 Transformer 与 TensorFlow 和 PyTorch 的关系
在现代深度学习领域，Transformer 模型因其在自然语言处理和计算机视觉等方面的出色表现而备受欢迎。理解 Transformer 模型以及如何在 TensorFlow 和 PyTorch 等框架中实现它，是每位开发者都需要掌握的技能。本文将帮助你了解 Transformer 与 TensorFlow 和
深度了解Transformer【1】前言：Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。即会
Transformer模型起初被提出于谷歌《Attention Is All you Need》这篇论文。其完全抛弃了CNN，RNN等结构模式，仅仅通过注意力机制（self-attention）和前向神经网络（Feed Forward Neural Network），不需要使用序列对齐的循环架构就实现了较好的performance 。（1）摒弃了RNN的网络结构模式，其能够很好的并行运算；（2）其
# PyTorch vs TensorFlow: A Comprehensive Comparison in the Context of Transformers
**Abstract:** The goal of this article is to provide a comprehensive comparison between PyTorch and TensorFlow in th
原创
2023-11-19 16:44:43
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最近用了一点pytorch，想着稍稍理一下，这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架，究竟是何方神圣？首先我们要搞清楚pytorch和TensorFlow的一点区别，那就是pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow是一个静态的框架。何为静态的框架呢？我们知道，TensorFlow的尿性是，我们需要先构建一个TensorFlow的计算图，构建好了之后，这样一个计算图是不能够变的了，然
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2023-09-30 20:57:54
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# Transformer 版本与配套的 PyTorch 和 TensorFlow
## 引言
近年来，Transformer模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著的进展。得益于其在并行计算和长依赖关系建模方面的优势，Transformer已成为许多NLP任务的基础架构。这篇文章将介绍Transformer的不同版本，并展示如何使用PyTorch和TensorFlow这两个深度学习框架
# 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
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菜鸟学TensorFlow 2.0：TensorFlow2.0安装与环境配置1. TensorFlow概述2. TensorFlow依赖环境搭建3. TensorFlow 2安装3. 第一个TensorFlow程序 1. TensorFlow概述Tensorflow是当今深度学习很流行的一个框架，它是由谷歌开发的深度学习框架到现在已经发布到了TF2.0版本了。TensorFlow 2 废弃了大量
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2024-05-14 07:31:10
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大家好，这里是 NewBeeNLP。关于 Transformer ，这是一篇很好的学习指南，可以帮助你熟悉最流行的 Transformer 模型。
自 2017 年提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉等其他领域展现了前所未有的实力，并引发了 ChatGPT 这样的技术突破，人们也提出了各种各样基于原始模型的变体。由于学界和业界不断提出基于 Transfo
TensorFlow新版本发布还不到一个月的时间，这个互联网上最受欢迎的机器学习项目却取得了众多进展，刚刚TensorFlow宣布，他们将与TensorRT公司完全整合。TensorRT是一个优化深度学习模型的库，用于在生产环境中的GPU上创建运行时部署。TensorFlow可以利用TensorRTs FP16和INT8 optimization的众多优势，特别是TensorRT在自动选择最有能力
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2024-04-25 14:49:08
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# 使用 TensorFlow 和 PyTorch 实现 Transformer 架构的入门指南
Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。虽然你可能从未接触过深度学习框架，但了解如何在TensorFlow和PyTorch中实现Transformer将为你的开发生涯打下坚实的基础。本文将带你逐步学习如何实现Transformer模型，并提供每一步需使用的代码示例及详
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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## Transformer: TensorFlow vs PyTorch
. It was
原创
2023-12-29 04:56:25
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Win10装tensorflow2.0gpu和pytorch简介一、安装Anaconda二、安装Anaconda-gpu版1.试过很多种错误，推荐这种傻瓜式安装（如果想在虚拟环境种安装请新建一个虚拟环境，我直接在base下安装的）2.升级为tensorflow2.02.安装cudacnn 和cudatoolkit三、 pytorch和torchvision 简介心态炸裂。。。学到torchvisi
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2023-10-24 06:39:13
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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
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2024-08-27 12:30:16
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