Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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# 实现"swin transformer 图像分类python代码实现"教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Swin Transformer来实现图像分类任务的Python代码实现。在这个过程中，我会先为你展示整个流程的步骤，并为每个步骤提供详细的代码示例和解释。让我们开始吧！
## 整体流程步骤
以下是实现"swin transformer 图像分类"的整体流程步骤，可以用
原创
2024-07-14 09:42:04
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transformer nlp详解
在当今自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的影响力不容忽视。它不仅在文本生成、机器翻译等任务中设立了新的基准，还改变了我们对语言建模的理解。本文将详细介绍 Transformer 的环境准备、配置、验证、排错以及扩展应用，以便能够更有效地应用这个强大的模型。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境符合以下要求：
| 硬件/软件
1.注意力机制意义：人类的注意力机制极大提高了信息处理的效率和准确性。公式： 1)自注意力机制 b都是在考虑了所有a的情况下生成的。以产生b1向量为例：1.在a这个序列中，找到与a1相关的其他向量 2.每个向量与a1关联的程度，我们用数值α表示那么这个数值如何计算的呢？计算的方式有很多种：我的理解：关联程度就相当于question（问题）与key(答案）的匹配程度&n
作者：时晴 公众号：炼丹笔记最近Google开源了基于Tensorflow的推荐器, 一个新的开源Tensorflow包。它的特点可以总结为下面四个：它有助于开发和评估灵活的候选nomination模型；它可以很容易地将商品、用户和上下文信息合并到推荐模型中；它可以训练多任务模型，帮助优化多个推荐目标；它使用TensorFlow Serving为最终模型提供服务。这些特性非常容易使用，
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2024-03-23 13:51:27
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文章目录总体了解Transformer总体了解从Word Embedding到Bert模型【NLP】彻底=
原创
2022-12-03 00:01:00
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卷积网络循环网络结合-CNN+RNN1. CNN+RNN
相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；CNN高级结构可以
目录概述Transformer中的各个细节Transformer整体架构Attention的背景溯源:为什么要有attention?Attention的细节:attention是什么?点积attentionAttention机制涉及到的参数Query, Key, ValueAttention的作用多头Attention(Multi-head Attention)Attention层的公式Decod
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2024-01-08 21:23:49
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一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去
原创
2022-12-14 16:25:36
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# 预训练transformer NLP 模型下载
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，Transformer 模型已经成为了当前最先进的模型之一。预训练的Transformer 模型在许多NLP任务中取得了令人瞩目的表现，比如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将介绍如何下载和使用预训练的Transformer NLP 模型。
## 什
原创
2024-04-12 05:39:31
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Stereo Image Super-Resolution Summary0. Network Architecture目前的model基本都由三部分构成：特征提取层：尽量以大的感受野提取图像特征cross-view information融合层重建层1. Method1.0 Stereo SRStereo SR1是第一个立体超分，不适用于第0节描述的三层架构。其主要由两部分构成：第一部分输入左视
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2024-09-24 14:04:27
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1tamingtransformer方法.比较接近原始transformer思路。2类似卷积的transformerblock.像卷积。
原创
2021-10-23 10:50:13
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将数据集的元素以 Hadoop SequenceFile 的形式写入到指定路径中，可以是本地文件系统、HDFS 或任何其他受 Hadoop 支
一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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本期目录1. 背景1.1 各领域常用库1.2 CIFAR10简介2. 数据集2.1 加载并正则化CIFAR10数据集2.2 训练集可视化3. 定义卷积神经网络4. 定义损失函数和优化器5. 训练模型6. 保存模型参数7. 测试7.1 测试集可视化7.2 加载模型参数8. 多卡训练 1. 背景 1.1 各领域常用库 在深度学习的实战中，通常要处理各种类型的数据，例如图片、文本、声音和视频。我
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2024-08-05 22:14:36
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NLP FROM SCRATCH: CLASSIFY NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN我们将建立和训练一个基于字符级的RNN模型，用来分类words。本教程将展示如何从零开始预处理数据，然后构建NLP模型。特别是没有使用torchtext的一些功能情况下，如何用底层模块进行NLP建模前的预处理工作。基于字符级的RNN模型，以a series of character
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2024-05-08 11:25:10
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1、Batch Normalization概念Batch Normalization：批标准化批： 一批数据，通常为mini-batch标准化： 0均值，1方差优点：可以用更大学习率，加速模型收敛；可以不用精心设计权值初始化；可以不用dropout或较小的dropout；可以不用L2或者较小的weight decay；可以不用LRN（local response normalization局部响应
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2023-09-27 06:46:24
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文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语 1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会提
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2024-01-27 20:09:23
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刚开始学AI，几乎没用过Python，听说PyTorch发展不错，且比TensorFlow更容易上手，调试也更简单，那就PyTorch吧。在PyTorch官网文档指导下，安装好了PyTorch，接着就看官网的，这篇tutorial写得很不错，文字部分基本都能理解，但是到了第一个例子，虽然是及其简单的AI示例，但我看代码还是感觉吃力，又查了不少资料，才大概理解，这里就算是做了个笔记和总结吧。示例代码
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2023-10-12 13:44:54
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tensor分为头信息区（Tensor）和存储区（Storage）信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组，存储在存储区因为数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用取决于tensor中元素的数目，即存储区的大小 一般来说，一个tensor有着与之相对应的storage，st
