简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
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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一年前，谷歌大脑推出了视觉Transformer，Transformer从NLP跨界到了CV，现在这项研究走得更远了。有20亿参数和30亿张图像加持，谷歌大脑近日又推出了视觉Transformer进阶版ViT-G/14,准确率提升至90.45%！近日，谷歌大脑团队公布了Vision Transformer（ViT）进阶版ViT-G/14，参数高达20亿的CV模型，经过30亿张图片的训练，刷新了Im
一、出现Segmentation Fault1. 文件打开失败却使用了fclose()；fclose找不到指针fp。 解决方法：当打开文件成功，即成功获得文件句柄后，再进行关闭句柄操作。 2. 文件正在写操作，异常断电、程序异常中断，导致文件损坏，在重新上电或者程序重新启动后，以只读方式“r”打开该文件并读取时，系统找不到该文件，报错：Segment fault 解决
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2024-05-24 14:16:00
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注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前，早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症。选择高质量的教程并保持足够的耐心，就能解决这些问题。很重要的一点，不要怕把电脑玩坏，大不了重装系统。笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时，实际上30分钟就能搞定，之所以慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验。一、可能遇到的问题
安装 进入 TensorRT 下载页 选择自己的版本下载，需注册登录和一些信息收集。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker 拉取对应版本的 nvidia/cuda 镜像，再 ADD TensorRT 即可
在移动端做动画，对性能要求较高而通常的改变margin属性是性能极低的，即使使用绝对定位改变top,left这些属性性能也很差因此应该使用transform来进行动画效果，如transform:translateX(100px)原理：首先，浏览器绘制 DOM 的过程是这样子的：获取 DOM 并将其分割为多个层（layer）将每个层独立地绘制进位图（bitmap）中将层作为纹理（texture）上传
翻译来自百分点认知智能实验室 易显维 桂安春本文翻译自The NLP Cookbook: Modern Recipes for Transformer based Deep Learning Architectureshttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10640.pdfarxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.
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2024-08-21 11:20:55
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参考博文图解Swin TransformerSwin-Transformer网络结构详解【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT)论文下载（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载Image Classification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install ： pytorch安装：感觉pytorch > 1.
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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逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformerimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
impo
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2024-05-10 07:05:09
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本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天，很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂，但更多的应该是无法快速编程，实现几亿个求解参数的快速实现，而用python接口只需要几行代码。不可否认的是，在一些场合，如果想实现GPU的加速，比如图像增强，图像去噪等，那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识，将很影响效率。或者说，你想写一个自
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2024-05-23 20:16:13
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在这篇文章中，我们将讨论如何在transformers里使用LLaMA模型的过程。无论你是初学者还是已经具备一定基础的开发者，这里都能找到你需要的信息。我们将经由协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和扩展阅读的顺序，系统化地整理这个主题。
## 协议背景
首先，我们需要了解运行在transformers上的LLaMA模型的基本协议背景。以下是一个关系图，清楚地展示了各个组件的相互联
# Java 使用 Transformers
在当今的机器学习和自然语言处理(NLP)时代，Transformers 模型因其出色的性能和灵活性而备受关注。本文将介绍如何在 Java 中使用 Transformers，结合具体示例帮助大家理解这一强大的工具。
## Transformers 简介
Transformers 模型最初由 Google Brain 提出，具有高度并行的结构和自注意
如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. TNT Approach2.1 Preliminaries2.2 Transformer in Transformer2.3 Position encoding3. Result paper：Transformer in Transformer code：https://github.com/huawei-noah/CV-Backb
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2024-03-26 06:33:42
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第一章——入门1、准备开发环境安装第三方库： 安装Python-nmap包： wget http://xael.org/norman/python/python-nmap/pythonnmap-0.2.4.tar.gz-On map.tar.gz tar -xzf nmap.tar.gz cd python-nmap-0.2.4/ python setup.py install 当然可以使用
先上部分概念：CPU：中央处理器（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data
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2024-05-04 17:01:33
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本文在原文基础框架上有增加，附上更详细或者正确的解答。1.Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）答：多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵整体的size不变，只是改变了每个head对应的维度大小，这样做使矩阵对多方面信息进行学习，但是计算量和单个head差不多。2.Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？答：请求和
1. BERT中使用Transformer作特征提取器，其实只使用了Transformer的Encoder。那么Decoder去哪了呢？显然是被BERT改造了。Transformer其实是个完整地seq-to-seq模型，可以解决诸如机器翻译、生成式QA这种输入输出为不定长句子的任务，在Transformer中，它使用Encoder做特征提取器，然后用Decoder做解析，输出我们想要的结果。而对
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2024-07-05 22:46:40
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