1.定义各种数组a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a)
# tensor转数组：tensor b, array_b=b.eval()
b = tf.convert_to_tensor(a) # 将np定义数组转化为tensor
c = tf.constant([[1,2,
（1）FPA： Feature Pyramid Attention作者认为像SENet和EncNet这样对通道加attention是不够的，我们需要对pixel加attention，同时采纳了PSPnet的global pooling的思想，将pooling的结果与加了attention的卷积的结果相加。由于作者的方法会造成计算量的大量增加，为了减少计算量，作者再使用FPA之前减少通道数（PSPn
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2024-06-09 08:35:32
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的N）中特征图通道（f...
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2024-10-25 17:32:00
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采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。如果您曾使用过谷歌Translate，或与Siri、Alexa或谷歌Assistant进行过互动，那么你就是序列对序列(seq2seq)神经结构的受益者。我们这里的重点是机器翻译，基本上就是把一个句子x从一
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2024-05-13 12:54:56
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目录1. 前言2.论文摘要3.通道注意力机制（Channel Attention Module）4.空间注意力机制（Spatial Attention Module）5.CBAM与ResNet网络结构组合6.可视化效果图7.代码resnet_cbam.py1. 前言什么是注意力机制？
注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识
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2023-08-21 17:45:40
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CBAM（Convolutional Block Attention Module）一种轻量的注意力模块，可以在空间和通道上进行注意力机制，沿着通道和空间两个维度推断出注意力权重系数，然后再与feature map相乘，CBAM的结构如下： 包含两个模块：通道注意力模块和空间注意力模块，两个注意力模块采用串联的方式。1.通道注意力模块通道注意力是关注哪个通道上的特征是有意义的，输入feature
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2024-04-17 09:54:16
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文章目录背景知识AttentionCellWrapper理论基础AttentionCellWrapper源码解析 背景知识注意力机制最早被用于机器翻译领域，其本质类似于人类在认知事物时的注意力，后因其有效性被广泛用于计算机视觉、语音识别、序列预测等领域。 常见的注意力机制通常是基于Encoder-Decoder的，模型在Decoder阶段进行解码时会考虑编码阶段Encoder的所有隐藏状态。At
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2023-09-02 22:16:58
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带注意力机制的seq2seq理论回忆一下seq2seq，编码器的输出了一个state给解码器，context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)，解码器吧state作为上下文对象和解码器输入一起并入丢到RNN中。seq2seq解码器class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
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2024-04-01 13:45:44
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# PyTorch通道注意力机制实现指南
在深度学习中，通道注意力机制用于增强模型对重要特征的响应。本文将指导你如何在PyTorch中实现通道注意力机制。以下是实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义通道注意力机制类 |
| 3 | 实现前向传播方法 |
| 4 | 测试注意力机制 |
接下来我
TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。TensorFlow Serving的典型的流程如下：
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2024-05-01 22:12:23
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注意力机制（通道注意力、空间注意力、自注意力和交叉注意力）是现代神经网络模型中至关重要的技术。它们通过动态调
原创
2024-10-29 14:04:26
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目录一、torch.utils.data.Dataset使用方法1、NLP中数据量不是很大情况2、图片和音频数据二、data.IterableDataset的使用方法 做算法工程师工作以来，一直都是使用的pytorch框架，它提供了很方便的数据加载模块
论文: Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification作者: Yequan Wang and Minlie Huang一、摘要Aspect-level的情感分类是情感分析中的一项细粒度任务。由于它提供了更完整，更深入的结果，因此近年来，aspect-level情感分析受到了很多关注。在本文中，我们揭示了句子的情感不仅由内
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2024-08-09 00:01:29
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在上个月的Google I/O大会上，Google发布了TensorFlow Serving的首个主要版本。Noah Fiedel对其中的一些新特性做了详细的介绍，并给出了他对该项目未来发展的一些看法。\\ TensorFlow Serving 1.0的特性包括：多种批量处理（Batching）选项；一个用于生命周期管理的模型管理器；为同一模型的多版本同时提供服务；支持子任务；数据源定义标准化，
注意力原理注意力计算时有3个输入：Q：可以看作是多个特征的集合，在序列模型中结构通常是：(batch_size, seq_len_q, depth)，seq_len_q是时间长度，代表一段时间的depth维特征。K：可以看作是当前要计算注意力的特征，用来与Q的多个特征，进行矩阵相乘，计算出K的注意力权重。V：代表的是结果，将Q、K计算出的注意力分数，与V相乘，得到一个叠加了权重的V值。这就是注意力
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2023-09-05 08:28:32
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文章目录? 介绍? SE 模块? SE 模块应用分析? SE 模型效果对比? SE 模块代码实现? SE 模块插入到 DenseNet 代码实现 ? 介绍SENet 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。? SE
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2024-01-03 06:36:48
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BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？答案并不是“ BERT”?。而是“自注意力”?。我们不仅在讨论承载“ BERT” 的架构，更准确地说是基于 Transformer 的架构。基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务
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2024-08-15 08:51:40
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文章目录前言R-GAT传播公式DGL代码实现模型构建数据集构建测试模型 前言因为R-GAT在DGL的官网上并没有给出实例教程，然后原文的代码实在是太长了，完全头大，只能在网上疯狂搜索野生代码，最后搜到一个通过DGL中的GATConv代码改出来的R-GAT，虽然有些细节并不是非常确定，但是大体上思路是不错的，R-GAT就是为每种关系配了一个注意力机制层，然后计算出对应的关系注意力权重，最后再加到节点
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2024-08-29 11:30:03
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导读注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise
TensorFlow 2.10 已经发布，此版本的亮点包括 Keras 中的用户友好功能，可帮助开发转换器、确定性和无状态初始化程序、优化器 API 的更新以及帮助加载音频数据的新工具。此版本还通过 oneDNN 增强了性能，在 Windows 上扩展了 GPU 支持等等。此版本还标志着 TensorFlow 决策森林1.0！对 Keras 注意力层的扩展、统一掩码支持从 TensorFlow 2
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2024-04-18 08:39:41
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