Python——面向对象三大特性之封装封装含义封装单从字面意思理解，装就是装东西，封就是不让外面知道。封的概念代表隐藏。我们学习过的类就有封装的概念。Pyhton并不依赖语言的特性去封装数据，而是通过遵循一定的数据属性和函数属性的命名约定来达到封装的效果。（大白话讲，python并没有真实封装隐藏的语法，更像是通过君子协议，告诉你这个就是我要封装隐藏的东西，外部调用者不能调用这个；然而外部者想要调
自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在 Transformer 的 Encoder 中，数据首先会经过一个叫做 self-attention 的模块，得到一个加权后的特征向量 Z，这个 Z 就是论文公式1中的Attention(Q,K,V)：在公式中，之所以要除以根号d_k（词向量或隐含层维度），原因有：1）防止输入softmax的数值过大，进而导致偏导数趋近于
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2023-10-28 18:57:26
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文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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目录Self-Attention的结构图forward输入中的query、key、valueforward的输出实例化一个nn.MultiheadAttention进行forward操作关于maskReference Self-Attention的结构图本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践，具体原理不作大量说明，self-attention的具体结构请参照下图。 (
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2023-08-30 08:44:21
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初始化阶段，其中要注意的是 hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等import torch
from torch import nn
class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim,
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2023-11-23 21:35:46
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一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
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2023-11-15 17:21:02
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# PyTorch中的RNN与注意力机制
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。然而，传统RNN在处理长序列时，会面临梯度消失和长距离依赖的问题。因此，为了提升模型的性能，注意力机制应运而生。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现RNN与注意力机制，并且通过代码示例来加深理解。
## RNN概述
RNN的核心思想是通过循环连接将
原创
2024-08-28 08:10:41
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# PyTorch Attention 机制介绍
在深度学习领域，Attention 机制被广泛应用于提高模型对输入数据的处理效果。在 PyTorch 中，我们可以很方便地实现 Attention 机制，帮助模型更好地关注输入数据中的重要部分。
## 什么是 Attention 机制
Attention 机制是一种机制，允许模型在处理序列数据时，对不同的输入部分赋予不同的权重，从而提高模型对
原创
2024-07-13 07:32:32
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# Masked Attention in PyTorch
在深度学习中，注意力机制是一种重要的技术，它允许模型集中于输入数据的特定部分，从而提高模型的性能。在自然语言处理任务中，注意力机制经常被用来处理变长输入。Masked Attention是一种特殊类型的注意力机制，它可以处理输入序列中的填充值（padding value），从而能够更好地应对变长输入。本文将介绍Masked Attent
原创
2023-12-20 11:08:02
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最近有一个新的 GAN 框架工具，并且是基于 Pytorch 实现的，项目地址如下：https://github.com/torchgan/torchgan对于习惯使用 Pytorch 框架的同学，现在可以采用这个开源项目快速搭建一个 GAN 网络模型了！ 目前该开源项目有 400+ 星，它给出了安装的教程、API 文档以及使用教程，文档的地址如下：https://tor
# 跨注意力机制（Cross Attention）在PyTorch中的应用
## 引言
注意力机制是深度学习中一种重要的技术，它通过计算不同部分的关注度来选择性地聚焦于重要的信息。在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和计算机视觉(Computer Vision, CV)等领域，注意力机制被广泛应用于各种任务中，例如机器翻译、图像分类、问答系统等。其
原创
2023-09-09 05:50:18
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#所需要的包：
import torch
from torch import nn, optim # nn:神经网络模块，optim:优化器
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR # 学习率衰减:导入余弦退火学习率调度器
from torchinfo import summary#打印网络模型各层信息的库
import tim
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2024-07-11 08:37:57
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PyTorch Attention LSTM: 用于序列建模的强大网络
# 引言
深度学习在自然语言处理和序列建模领域取得了巨大的突破。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常受欢迎的神经网络架构，它可以在处理序列数据的任务中表现出色。然而，LSTM模型在处理长序列时存在一些挑战，其中包括如何有效地捕捉序列中重要的上下文信息。为了应对这个问题，注意力机制（Attention）被引入到LSTM
原创
2023-09-09 07:24:55
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# 如何在 PyTorch 中实现 Attention 计算
在深度学习中，Attention 机制已成为提高模型性能的关键技术之一。现今的许多模型，如Transformer，广泛利用这种机制来处理序列数据。本文将引导你逐步使用 PyTorch 实现一个简单的 Attention 计算。
## 流程概述
在实现 Attention 机制之前，我们首先需要理解其基本流程。以下是实现 Atten
# PyTorch中的BiLSTM和Attention机制
在自然语言处理（NLP）领域，序列数据的处理是一个重要的研究方向。BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Attention机制是当前最流行的两个模型结构，在许多任务中都有卓越的表现。本文将介绍这两者的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## BiLSTM简介
LSTM（长短期记忆网络）是一种对时间序列数据表现良好的
原创
2024-08-30 05:30:28
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# 实现"PyTorch Multi Attention"教程
## 介绍
在本教程中，我将教你如何在PyTorch中实现多头注意力（Multi Attention）。这是一种在深度学习中常用的技术，用于捕捉不同部分之间的关联性和依赖关系。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，我会逐步向你介绍整个实现的流程，帮助你理解每一步的含义和代码。
## 整体流程
首先让我们来看一下整个实现"PyTorc
原创
2024-03-24 05:27:32
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# 如何实现"pytorch multihead attention"
## 简介
在深度学习中，multihead attention是一种常用的机制，用于处理序列数据中的相关性。在pytorch中，我们可以通过构建自定义模型来实现multihead attention。
### 流程概述
1. 定义Query、Key、Value矩阵
2. 计算Attention分数
3. 计算Attent
原创
2024-06-10 04:22:18
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参考：attention-is-all-you-need-pytorchNLP 中的Mask全解Transformer代码详解-pytorch版Transformer模型结构Transformer模型结构如下图： Transformer的整体结构就是分成Encoder和Decoder两部分，并且两部分之间是有联系的，可以注意到Encoder的输出是Decoder第二个Multi-head
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2024-01-12 06:10:01
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Torch.stack()1. 概念在一个新的维度上连接一个张量序列2. 参数tensors （sequence）需要连接的张量序列dim （int）在第dim个维度上连接注意输入的张量shape要完全一致，且dim必须小于len(tensors)。3. 举例3.1 四个shape为[3, 3]的张量以下面这4个张量，每个张量shape为[3, 3]。1 a = torch.Tensor([[1,
