方法返回值类型参数说明张量.constant()Tensort张量实例tvalue创建一个常量tensordtype=None输出类型shape=None返回tensor的形状name='Const'张量名verify_shape=False是否保留输入数据的形状且不能被更改. True若shape与输入形状不一致则报错t.devicestr表示tensor将被产生的设备名称t.dty
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenCV 对于语音，可以用 scipy，librosa 对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做
数据库事务的四个特性及含义什么是事务？ 事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。 。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束
# 使用 Python 的 Transformer 库进行文本处理
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型因其高效性和强大的性能而广泛被使用。Python 中的 `transformers` 库由 Hugging Face 提供，方便开发者借助预训练模型来完成各种 NLP 任务。本文将为刚入行的小白详细讲解如何使用该库，分为几个步骤，并附上相应的代码示例。
## 实现步骤
本内容主要介绍 Transformers 库 的基本使用。1.1 Transformers 库简介 Transformers 库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于 transformer 模型结构的。1.1.1 Transformers 库 我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始
1. 模型总览代码讲解之前，首先放出这张经典的模型架构图。下面的内容中，我会将每个模块的实现思路以及笔者在Coding过程中的感悟知无不答。没有代码基础的读者不要慌张，笔者也是最近才入门的，所写Pytorch代码没有花里胡哨，所用变量名词尽量保持与论文一致，对新手十分友好。我们观察模型的结构图，Transformer模型包含哪些模块？笔者将其分为以下几个部分：接下来我们首先逐个讲解，最后将其拼接完
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2024-05-31 20:24:10
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# Python Transformer库Chat参数实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我非常高兴能够帮助刚入行的小白们。在本文中，我将详细介绍如何使用Python的Transformer库来实现聊天参数。这将包括整个流程的步骤，每一步需要执行的操作，以及相关代码的注释说明。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-07-29 03:40:05
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作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：两个领域涉及的scale不同，NLP的scale是标准固定的，而CV的scale变化范围非常大。CV比起NLP需要更大的分辨率，而且CV中使用Transformer的计算复杂度是图像尺度的平方，这会导致计算量过于庞大。为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：1.引入CNN中
## 如何安装swin_transformer库
### 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何安装Python中的swin_transformer库。swin_transformer是一个用于图像分割和分类的深度学习库，它采用了Swin Transformer模型架构，并在多个计算机视觉任务上取得了很好的效果。
### 安装流程
在下面的表格中，我将展示安装swin_transformer
原创
2023-08-31 12:01:06
310阅读
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、资源（1）预训练模型权重链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi（2）数据集选择的THUCNews，自行下载并整理出10w条数据，内容是10类新闻文本标题的中文分类问题（10分类），每类新闻标题数据量相等，为1w条。数据集可在我的百度网盘自行下载：链接: https://pan.bai
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2023-11-03 20:41:32
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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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Transformer库简介是一个开源库，其提供所有的预测训练模型，都是基于transformer模型结构的。Transformer库我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类
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2024-05-16 03:58:39
137阅读
是自然语言处理（NLP）领域最流行的开源库之一，支持基于 Transformer 架构的预训练模型（如 BERT、GPT、T5 等），覆盖文本、图像、音频等多模态任务。
# PyTorch的Transformer库：入门与应用
在深度学习的领域中，Transformer模型因其卓越的性能和灵活性而受到广泛关注。PyTorch，作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的Transformer库，帮助开发者实现各种自然语言处理（NLP）任务。本文将介绍PyTorch的Transformer库，并通过代码示例展示如何使用它。
## Transformer模型的基础
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
163阅读
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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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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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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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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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