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时序预测
Transformer是一种强大的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。然而，它也可以应用于其他领域，例如时序预测。本文将介绍如何在Python中使用Transformer模型进行时序预测，并提供示例代码。
## 什么是Transformer模型？
Transformer模型是由Google提出的一种基于注意力机制的深度学习模型，它
原创
2023-08-02 11:52:24
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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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一、背景NLP作为AI的子领域，一直以来被认为比较难的学科。特征抽取一直以来都作为NLP的核心任务。概况来说在深度学习为基础的体系中，特征抽取经历了以下几个阶段：DNN->CNN->RNN->Transformer。自从2017年6月份《Attention is all you need》论文作为机器翻译算法提出后，transform已经逐步替代了以CNN和RNN为首的特征抽取，
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2024-05-10 18:58:35
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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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创建用于计算机的属性在Python中，可以通过@property(装饰器)将一个方法转换为属性，从而实现用于计算的属性。将方法转换为属性后，可以直接通过方法名来访问方法，而不需要再添加一对小括号“()”，这样可以让代码更加简洁。通过@property创建用于计算的属性的语法如下：class Demo:
@property
def methodname(self):
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2023-11-27 11:21:24
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transforms按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具 在结构那里，可以看到有很多的类ToTensorConvert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor. This transform does not support torchscript通过ToTen
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2024-04-18 11:05:06
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transform是torchvision下的一个.py文件，这个python文件中定义了很多的类和方法，主要实现对图片进行一些变换操作一、Transforms讲解from torchvision import transforms#按着Ctrl，点击transforms进入到__init__.py文件中from .transforms import *#再次按着Ctrl，点击.transform
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2023-08-08 11:22:13
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# 如何在PyTorch中实现Transformer
Transformer模型是深度学习中的一种重要架构，广泛应用于自然语言处理任务。本文将带你一步步实现一个简单的Transformer模型。我们将通过以下步骤来完成这一任务。
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------------
Transformer的背景:
2017年发表的的Transformer论文2018年出现优势:
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. attention机制的使用.Transformer结构解析输入部分
源语言的文本嵌入层 + 位置编码器目标语言的文本嵌入层 + 位置编码器编
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2023-11-03 08:42:50
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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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百度了很多文章，应该没有像下文一样的在讲transpose函数之前分析了数组的形状特征的，而看了分析，自然就懂transpose的功能了，对于一个多维数组，有三个概念非常重要，1、数组的维度的排序，2、每一个维度的索引数，3、最终元素的索引号。多维数组的形状由维度的排序和每一个维的维度的所含的索引数决定。下面结合三维数组b来说明。b=array([[[ 0, 1, 2, 3],
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2024-05-11 22:33:55
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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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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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Transformer架构是近年来深度学习领域的一个重要突破，尤其在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越。它由Vaswani等人在2017年提出，并且成为了多种前沿模型的基础，例如BERT、GPT等。Transformer的核心创新在于其不依赖于传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），而是通过一种名为“自注意力（Self-Attention）”的机制，来捕捉序列中元素之间的关系。接下
# 如何在 PyTorch 中实现 Transformer 组件
在深度学习领域，Transformer 模型已经成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉等任务的核心组件之一。对于刚入行的小白，学习和实现 PyTorch 中的 Transformer 组件可能会感觉有些难度。本文将为你提供一整套流程和代码示例，帮助你轻松掌握这一重要技术。
## 实现 Transformer 的流程
以下是实现
提到token，不得不提token
原创
2023-06-21 19:58:41
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目录Transformer流程Attention机制模块解析Embedding和Positional EncodingEmbeddingPositional EncodingEncoderMulti-Head AttentionFeed Forward Network（FFN）Add & Norm残差 Add层归一化 Layer normalizationEncoder总结Decoder
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2024-09-05 14:28:56
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# 使用 PyTorch 实现 Transformer 的指南
在现代自然语言处理（NLP）任务中，Transformer模型是一种非常强大而广泛应用的架构。本文将指导你如何在PyTorch中实现一个基本的Transformer，适合刚入行的小白。整个过程包括安装必要的库、构建模型、定义损失和优化器等几个步骤，以表格形式展现整体流程，然后逐步深入每一步需要做的具体操作。
## 实现流程
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原创
2024-10-23 05:34:40
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