文章目录transformer模型结构位置编码(position encoding)多头注意力(multi-head attention)编码器(Encoder)解码器(Decoder)Transformer应用与其他transformer模型结构transformer和一般的seq2seq模型一样，都是由编码器encoder和解码器decoder两部分组成。在结构上transformer完全抛弃
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2023-08-06 12:45:45
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录技术要求fastAPI Transformer 模型服务Docker 化 API使用 TFX 提供更快的 Transformer 模型使用 Locust 进行负载测试概括到目前为止，我们已经探索了有关 Transf
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2023-08-09 15:40:11
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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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1 前言2017年Google提出Transformer模型。过去了四年，想要入门Transformer原本是非常容易的，网上的资源一搜一大堆，但是大同小异，或者说没说到的地方都没说到，初学者看了之后除非悟性极好，否则还是不能理解(比如我)。所以我想尽量详细地叙述这个模型，综合网上各种贴子，可能你会有熟悉感。修完大学公共数学基础三部曲即可。2 总体概述首先祭出这张最经典的论文图。总体上Transf
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2024-07-04 19:59:59
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这里写目录标题蓝斯诺特data.pyutil.pymask.pymodel.pymain.py结果数学家是我理想NLP从入门到放弃油管 蓝斯诺特【参考：Transformer简明教程, 从理论到代码实现到项目实战, NLP进阶必知必会._哔哩哔哩_bilibili】 举了一个实例，计算过程浅显易懂下面略有修改import torch
import random
import numpy as n
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2023-11-13 13:43:28
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在这项工作中，我们提出了一个称为 TransWeather 的单编码器-单解码器变压器网络，以一次性解决所有恶劣天气去除问题。我们没有使用多个编码器，而是在转换器解码器中引入天气类型查询来学习任务（图 1 (c)）。在这里，多头自注意力机制将天气类型查询作为输入，并将其与从 transformer 编码
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2024-06-18 05:18:10
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transformer学习记录+python实现简介输入模块位置编码掩码注意力机制自注意力机制多头注意力机制前馈全连接层规范化层子层连接结构编码器层编码器解码器层解码器输出部分结语 简介 本文对着为对transformer的学习博客，主要参考b站的该视频链接 视频中很多地方没有讲得很清楚也有些代码细节错误，不过带着把整体流程走了一遍还是很棒的，对于一些细节部分我也进行了自己的思考与查阅。输入模
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2023-08-28 20:32:45
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Transformer解析#1谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠
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2023-11-24 00:05:38
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学习Transformer时看到这篇文章，讲的算是很详细了，也非常容易理解，所以贴出来。1.Transformer 整体结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构：Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和
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2023-10-23 13:54:44
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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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Transformers with convolutional context for ASR(1) 论文思路将原来sinusoidal 的位置编码用卷积学到的输入表征所代替，相对于原来的绝对位置表征，这种相对位置的编码效果更有利于后面的transformer 去发现长距离的依赖关系（避免了浅层transformer层在位置信息方面的学习）。具体效果：在LIbrispeech 无LM模型条件下WE
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2024-02-21 21:45:09
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方法返回值类型参数说明张量.constant()Tensort张量实例tvalue创建一个常量tensordtype=None输出类型shape=None返回tensor的形状name='Const'张量名verify_shape=False是否保留输入数据的形状且不能被更改. True若shape与输入形状不一致则报错t.devicestr表示tensor将被产生的设备名称t.dty
# Python实现Transformer
在深度学习领域，Transformer模型因其在自然语言处理（NLP）任务中取得的巨大成功而备受关注。与传统的递归神经网络（RNN）相比，Transformer能够并行处理输入序列，使得训练速度大大提升。本文将介绍如何在Python中实现一个简单的Transformer模型，并提供相关的代码示例。
## Transformer模型概述
Transf
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何？完整代码详见ChineseNER
这一章我们主要关注transformer在序列标注任
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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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
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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前言前几天写了一篇关于BERT的博文，里面用到了Transformer的编码器，但是没有具体讲它的原理，所以在这篇文章里做一个补充。本文只阐述编码器encoder的部分，只做一个重点部分流程的概括，具体的最好还是看看原论文，然后关于解码器的部分之后有机会再讲。encoder原理我们主要根据下面一张图的流程来讲解1.首先假设我们有一组input：\(I = (I_1, I_2, ... I_n)\)
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2023-11-23 20:34:43
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# Sentence Transformer：为自然语言处理提供强大的语义表示
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）一直是人工智能领域的热门方向之一。在NLP中，如何准确地理解和表示文本语义一直是一个挑战。近年来，基于深度学习的方法在NLP任务中取得了巨大的成功，其中语义表示是实现这些任务的关键。而Sentence Transformer是一个强大的Py
原创
2023-08-15 14:00:03
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# Python Transformer 基本测试
随着自然语言处理（NLP）领域的迅猛发展，Transformer模型作为一种有效的序列到序列学习框架，逐渐成为了该领域的主流方法之一。今天，我们将探索如何使用Python实现Transformer模型，并通过代码示例进行基本的测试。
## Transformer模型概述
Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，具有以
原创
2024-08-29 09:18:56
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