初学Transformer1. transformer在做一个什么事情？2. transformer简单理解多个encoder和decoder的组合，每个encoder结构相同，每个decoder结构相同。这里注意，每个encoder和decoder在训练中都会改变自己的参数，也就是说，每个encoder或者decoder经过训练之后，参数都不相同。3. 具体的encoder和decoder是什么
使用Segformer训练自己的数据系统配置代码链接针对MMCV 选择系统Windows环境要求：ubuntu 18.04安装swin segmentation制作VOC 数据集代码部分修改开始训练 使用Transformer进行语义分割的简单高效设计。 将 Transformer 与轻量级多层感知 (MLP) 解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet
Swin Transformer 环境搭建 1. 摘要 本文主要对 Swin-Transformer
Swin Transformer 环境搭建1. 摘要本文主要对 Swin-Transformer-Object-Detection 进行简要介绍，并考虑到其环境安装对新手而言是一个常见的挑战，因此本文实现了其对应的环境安装。2. 介绍Swin Trans
最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。但是原作者并没有开源对应的权重，也没有开源onnx推理的脚本。本文就依托YOLOv7这个项目，将DETR导出到onnx,并教大家如何使用这个onnx进行tensorrt的部署。首先clone一下原项目：https://github.com/jinfagang/yolov7DETR 权
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2024-05-13 13:05:05
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transform属性可以实现网页元素的平移、旋转、变形、缩放。包含2D空间和3D空间的转换效果。 选择器 {
transform: 属性值;
} 未来平移和放大是特别重要的，经常会使用，旋转也会使用，变形不太常使用。transform所有的属性都不会影响到布局，而且性能会比margin定位这些位置改变要更好一些。平移如何实现对应的平移效果，例如margin，定位都可以实现对应的平移效果，但是
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2024-10-21 08:30:51
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环境：操作系统：Ubuntu 16.04 x64，USB 安装独显：Geforce GTX 1050，本地安装Cuda 10.0 网络在线安装一、安装Geforce GTX 1050 驱动安装1. 英伟达官网下载驱动程序 英伟达官网 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn根据电脑配置选择相应的
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2024-05-17 20:18:06
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作者：Parth Chokhra编译：ronghuaiyang导读使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的
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2024-05-23 13:53:39
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Swin-Transformer-Object-Detection环境搭建1、 Swin-Transformer-Object-Detection系列版本Swin-Transformer-Object-Detection2 MMdetection系列版本mmdetection3、 MMDetection和MMCV兼容版本4、Installation（Linux系统环境安装）1、pytorch 与c
Transformers2.0让你三行代码调用语言模型，兼容TF2.0和PyTorch能够灵活地调用各种语言模型，一直是 NLP 研究者的期待。近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch 两大框架，非常方便快捷。最近，专注于自然语言
文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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一、禁用Windows Update服务1、同时按下键盘 Win + R，打开运行对话框，然后输入命令 services.msc ，点击下方的“确定”打开服务，如下图所示。 2、找到 Windows Update 这一项，并双击打开，如图所示。 3、双击打开它，点击“停止”，把启动类型选为“禁用”，最后点击应用，如下图。 4、接下再切换到“恢复”选项，将默认的“重新启
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2024-10-16 10:39:40
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transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
同时启用时，生效优先级：SRPBatcher > GPUInstancing > 动态合批SRPBatcher：适用前提： 需要是同一个shader变体，可以是不同的材质球，项目需要使用自定义渲染管线，Shader代码必须兼容SRP Batcher。 但是不支持用材质球属性块（Mat
大家好，欢迎来到《分享本周所学》第二期。本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下Transformer这个特别流行而且特别强大的模型，觉得非常有收获，就想用浅显易懂的语言让大家对这个超级神器有所了解。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。  
自注意力详解：预处理：将数据输入进行嵌入， 得到嵌入向量获取三个向量：嵌入向量 与 三个矩阵（训练中的出来的） 相乘 分别得到 query 向量、key 向量、value 向量。如图1分数计算：将当前位置的 query 向量 与各个位置的 key 向量 进行相乘得到。表示当前位置单词与其他单词的相关程度。如图2分数处理： 将分数除以 （key向量维数的平方根）， 然后进行softmax
Transformer的基本原理1.transforemr整体结构比如在机器翻译中需要将法语翻译为英语 探究transformer的内部，可以分为encoder和decoder两部分 再展开一点，Encoder由很多(6个)结构一样的Encoder堆叠(stack)而成，Decoder也是一样。如下图所示。注意：每一个Encoder的输入是下一层Encoder输出，最底层Encoder的输入是原始
Transformer1. Transformer的结构先看 Transformer 的整体框架：可能看起来很复杂，但其实还是 Encoder 和 Decoder ｛seq2seq｝的框架。默认NX=6 ，6层 Encoder 和 6层 Decoder 嵌套中嵌套了上次讲的 Self-Attention ，再进行多次非线性变换。上图的框架很复杂，由于 Transformer 最初是作为翻译模型，我
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2024-03-08 22:33:29
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Transformer详解(1)—原理部分
Transformer详解(2)—使用自己的数据训练tensor2tensor
Transformer详解(3)—面试八股文
文章目录1. 环境2.自定义数据训练Tensor2Tensor2.1 自定义一个用户目录(参数`--t2t_usr_dir`的值)2.2 自定义问题文件2.2.1 自定义problem--使用tensor2tensor中默认su
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2024-03-28 06:59:42
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在《The Art of Concurrency》这本书中，作者介绍了在多核处理器上进行多线程程序开发的方法，可分为四个步骤，即分析（Analysis）、设计和实现（Design and Implementation）、正确性检查（Test for correctness）和性能调谐（Tune for performance）。在已有的串行程序基础上，程序员反复进行以上四个步骤，以达到满意的性能提
