我们继续分析著名的attention is all you need 论文的pytorch实现的源码解析。 由于项目很大，所以我们会分开几讲来进行讲解。上一讲连接在此： Attention is all you need pytorch实现 源码解析01 - 数据预处理、词表的构建 - Attention is all you need pytorch实现 源码解析02 - 模型的训练（1）- 模
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2023-11-09 07:31:18
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Transformer模型早在2017年就出现了，当时实验室的分享也有关于这个的。但我当时没有意识到这篇论文的厉害之处，听名字感觉像是那种昙花一现的论文，也没有关注它。直到最近出现了BERT这一神物之后，方才后知后觉此时Transformer已然这么有用！因此，这才仔仔细细地撸了这篇“古老”的论文和源码，这里将主要对照论文和相应的PyTorch源码进行逐一对照解读。因笔者能力有限，如有不详实之处，
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2023-10-29 10:24:13
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1. 源码概览pytorch是众多dl工具中，比较python风格化的一种，另一个完全python化的dl工具是chainer,它的构建语言中只有python，甚至cuda也是从python端调用的。python风格化的好处是，使用了很多python的语言特性，让代码更加简洁，更高效。《python高级编程》的第2、3章，描述了部分python的高级语言特性，比如：列表推导，迭代器和生成器，装饰器
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2023-09-02 22:23:16
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1. torch.utils.data.DataLoader类：class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False,
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2024-05-16 14:11:05
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大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建 Transformer 模型。本文的重点在代码复现，部分知识点介绍的不多，我会在之后的四篇博文中详细介绍 Encoder，Decoder，(Mask)MutiHeadAttention，以及实战案例。之前我也介绍过 Vision Tranformer，该模型的 Pytorch 和 TensorFlow2 的复现和实战案例可以看我的这两篇博文
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2023-11-10 14:49:46
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目录Transformer在Pytorch中的从零实现完整代码 Transformer在Pytorch中的从零实现完整代码## from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformer
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import torch
impor
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2023-12-03 13:53:38
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之前说过一个c++上调用pytorch现在又反过来了~~ 其实还是仅用c代码哈 生产环境还是用这个C++推理框架ncnn为例，介绍一下部署的大致流程PyTorch模型 --> ONNX格式 --> C++推理框架其它C++推理框架的思路类似，唯一的学习成本是推理框架本身的API。一、PyTorch模型转ONNXONNX is an open format built to repres
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2023-12-02 17:09:38
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目录 从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层1、编码层编码器层编码端：A Embedding层B positionalEncodding位置编码C 六层EncoderLayer循环self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()多头注意力self.pos_ff
transformer代码 哔哩哔哩很多课程，但是资源很难领取，代码和PPT不好找到 学习的过程中对照网课视频敲了代码，分享给大家使用只包含代码主体，测试部分放到下方顺便请教一个问题：视频中 mask = Variable(torch.zeros(8,4,4))。输出是（2，4，512） 我这边的代码会报错。 mask = Variable(torch.zeros(2,4,4))的时候是没问题的，
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2023-11-09 05:32:21
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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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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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Transformer 是谷歌大脑在 2017 年底发表的论文 attention is all you need 中所提出的 seq2seq 模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer 直观认识Positional EncodingSelf Attention Mechanism残
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2023-12-10 15:13:27
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文章目录模型架构源码torch.nn.Transformerinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerEncoderLayerinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerEncoderinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerDecoderLayerini
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2023-09-05 10:36:10
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写在前面：https://github.com/yyz159756/pytorch_learn/tree/main/transformer 文章目录理解EncoderDecoderword embeddingposition embeddingAttentionEncoder self attention maskIntra attention maskDecoder self attention
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2023-11-25 17:21:29
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# PyTorch实现Transformer和BERT源码解读
近年来，Transformer及BERT模型在自然语言处理（NLP）领域引起了广泛关注。本文将深入探讨如何使用PyTorch实现这两种模型，带领读者理解其核心构件和基本原理。
## Transformer模型简介
Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的模型，它依靠自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
前言本部分博客需要先阅读博客：《Transformer实现以及Pytorch源码解读（一）-数据输入篇》 作为知识储备。Embedding使用方式如下面的代码中所示，embedding一般是先实例化nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)。实例化的过程中输入两个参数：vocab_size和embedding_dim。其中的vocab_size是指输入的数据集合
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2023-11-03 13:31:09
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Transformer分析Pytorch中的torch.nn.modules.Transoformer.py源码分析 转载注明出处（永远鲜红の幼月）最近想换个思路用Transformer来做实验，但对于目前比较流行的Transformer实现还较为生疏，看到pytorch中有比较简单（主要依据17年的Attention Is All You Need论文编写，没有较大的改动）的实现方法，因此想拿来
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2024-08-12 14:17:06
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Vision Transformers for Dense Prediction论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.13413v1 论文代码：https://github.com/isl-org/DPTAbstract本文引入dense vision transformers，它用vision transformers 代替卷积网络作为密集预测（dense predic
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2024-01-30 07:35:53
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1. 模型总览代码讲解之前，首先放出这张经典的模型架构图。下面的内容中，我会将每个模块的实现思路以及笔者在Coding过程中的感悟知无不答。没有代码基础的读者不要慌张，笔者也是最近才入门的，所写Pytorch代码没有花里胡哨，所用变量名词尽量保持与论文一致，对新手十分友好。我们观察模型的结构图，Transformer模型包含哪些模块？笔者将其分为以下几个部分：接下来我们首先逐个讲解，最后将其拼接完
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2024-05-31 20:24:10
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位置处理在进行文本数据处理的时候需要融入嵌入信息的位置信息。目前融入位置信息的方法有两种：位置嵌入（Position Embediings）与位置编码 （Position Encodings）。位置嵌入与我们在Transformer实现以及Pytorch源码解读（二）-embedding源码分析中讲解的类似，即为每个位置信息加入一个随机化的多维向量进行区分，弊端也是显而易见的，他们只能区别各自的不
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2023-10-07 17:12:53
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