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Jan 20, 2024 · Transformer整体结构（输入两个单词的例子）. 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英文。. 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的Embedding和单词位置的Embedding ...
1.2 如何理解Encoder（编码器部分）. Transformer中的编码器部分，作用是学习输入序列的表示，位置如下图所示：. 在Transformer模型的编码器 (红色虚线框)部分，数据处理流程如下：. 首先，输入数据（比如一段文字）会被送入注意力（Attention）机制进行处理，这里会 ...
另一个问题是更常用的transformers库。问题源于我下载的模型存在了一个自定义的文件夹中。我的疑问是，如果我不传入cache_dir参数，如何优先使用我指定的文件夹内的模型呢？实际上，解决方案非常简单，只需设置一个正确的环境变量。 使用的版本是
NLP 库 🤗 transformers 教程
但是一个一个像素输入transformer粒度太细了，一张最小的图片也要 224\cdot 224 个token，所以一般把图片切成一些小块（patch）当作token输入。. 因此，patch的大小 P_h\times P_w 必须是能够被图片的宽和高整除的。. 例如对于CIFAR-10，一般的设定是大小为 16\times16\times3 的 ...
Jul 17, 2023 · 努力的人不可辜负. 要使用双GPU加速Transformers库的推理过程，您可以按照以下步骤进行设置：. 安装GPU驱动程序和CUDA：首先，确保您的计算机上已安装适当的GPU驱动程序和CUDA（Compute Unified Device Architecture）工具包。. 您可以从NVIDIA的官方网站下载和安装相应的驱动 ...
Sep 10, 2024 · BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google AI Language团队在2018年提出的预训练语言模型。BERT是基于Transformer网络架构和预训练语言模型的思想而提出的。它可以在不同语言任务上达到最先进的水平。
Hugging face代码库的名还是transformers，这也是他的一个主打，大部分都是基于transformers架构的模型，虽然说现在transformer已经从nlp扩展到视觉、语音多模态等，但还是有一些领域模型没有基于transfomer的，而且transfomer本身推理速度这些也会相对比较慢一些，看ModelScope会有一些LSTM结构的模型，应该也是 ...
Incompétent. 肯定有用。. 目前的神经网络基本只有4种架构：MLP、CNN、RNN、Transformer，或者以上架构的混合。. 以上4种架构都在历史上展现出了自己的巨大价值。. Mamba可以归类为RNN（SSM），Hyena是CNN，RWKV是RNN或Linear Transformer。. 至于现在Arxiv上，把原有的架构换成 ...
但在深度学习中，logits就是最终的全连接层的输出，而非其本意。. 通常神经网络中都是先有logits，而后通过sigmoid函数或者softmax函数得到概率 p 的，所以大部分情况下都无需用到logit函数的表达式。. 什么时候我们会真的需要用到logit函数呢？. 考虑这样一个问题 ...
