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
无论在图像识别，目标检测，语义分割哪一种网络，数据输入都是通过两个类对数据进行处理 1、打包数据，进行数据增强，输出标签以及图像 2、对打包的数据进行包括分批处理，是否打乱顺序，是否多线程加载数据等操作 需要注意的是，图像识别数据以及标签较为简单，一般不需要自己重写这两个类，但在目标检测和语义分割模型中需要自己重写打包数据的类一定会包含三个方法： __ init__、__ len__、__ get
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2024-04-10 06:24:21
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Tensorstensors(张量)时一个特殊的数据结构他和矩阵数组相似。在pytorch中使用tensor作为模型的输入，输出，参数。1. 初始化Tensor直接来自数据numpy转换另一个tensor转换随机值或常数import torch
import numpy as np
# 直接来自数据
data = [[1,2],[3,4]]
x_data = torch.tensor(data)
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2023-10-19 11:57:02
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要说近些年来最火的深度学习模型，十个人中会有九个人说是Transformer。Transformer的通用性与易训性使得其在自然语言处理领域大方异彩。自2017年提出以来，近5年来大量NLP领域的创新均是基于transformer进行的，例如我们熟知的BERT，GPT2等，均取得良好的实验效果。本篇博客介绍transformer的结构，并提出自己对模型结构的看法。 目录transformer结构e
参考网站 公众号：深度学习视觉前言Github:Pytorch-transformers 该工具追求着这样的一个目标，几行代码调用最先进的模型，加载训练好的模型参数，来完成自然语言项目，比如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Transformers 同时支持 PyTorch 和TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。支持模型transformers目前提供以下NLU / NLG体
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2024-03-14 11:49:11
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深度学习中的数据处理概述深度学习三要素：数据、算力和算法 在工程实践中，数据的重要性越来越引起人们的关注。在数据科学界流传着一种说法，“数据决定了模型的上限，算法决定了模型的下限”，因此在这个“说法”中，明确的表明了，只有好的数据才能够有好的模型，数据才是决定了模型的关键因素。数据很重要简单来说，就是找到好的数据，拿给模型“吃”。 但是，什么样才算是“好”的数据，怎么找到“好”的数据，给模型吃了后
# 学习 PyTorch Transformer 输入格式
在使用 PyTorch 实现 Transformer 模型之前，理解其输入格式至关重要。本文将以简单易懂的方式讲解 PyTorch Transformer 的输入格式，并展示如何实现这一过程。我们将遵循以下流程:
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 |
以给定的概率随机垂直翻转给定的PIL图像。p（浮点数） - 图像被翻转的概率。默认值为0.58.随机旋转：transforms.RandomRotationtorchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)按角度旋转图像。degrees（sequence 或float或i
文章目录举例讲解transformer的输入输出细节encoderpaddingPadding MaskPositional Embeddinga
原创
2022-07-13 11:22:27
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运行环境： pytorch 1.1.0 torchvision 0.2.2 cuda 9.0 cudnn v7.5介绍
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2024-06-22 16:18:40
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# PyTorch Transformer Encoder 输入格式
Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来实现Transformer模型。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch实现Transformer Encoder模型，并讨论其输入格式。
原创
2023-08-14 03:50:07
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2.PyTorch数据处理
2.1.数据读取
机器学习模型训练步骤分为：数据，模型，损失函数，优化器，迭代训练
首先是数据，又可以分为：数据收集，数据划分，数据读取，数据预处理
DataLoader就是用来进行数据读取的。
torch.utils.data.DataLoader
功能：构建可迭代的数据装载器
• dataset: Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取
• batch
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2024-09-21 07:49:27
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# 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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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
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2023-10-21 22:22:07
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自然语言处理笔记总目录
论文地址：Attention Is All You NeedTransformer的优势Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率在分析预测更长的文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好Transformer网络架构 Transformer模型分为输入、输出、编码器、解码器四个部分，其中最主要的分别是编码器和解码器的部分，编码器负责把自然语言序列
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2023-12-31 15:12:20
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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
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2023-11-27 09:24:24
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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-
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2024-04-27 08:55:09
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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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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
目录矩阵维度分析训练阶段预测阶段Multihead Attention解析训练阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decoder Multihead Attention预测阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decod
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2024-05-08 22:18:59
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