X-formers

最新推荐文章于 2025-05-16 10:16:59 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_64768308/article/details/127667828
文章详细介绍了Transformer模型的发展，包括X-former系列的多样性和应用，以及复旦大学邱锡鹏教授团队的最新综述，深入探讨了这一关键的深度学习架构在自然语言处理和其他领域的进展。

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【大模型系列篇】Transformers综述--邱锡鹏
木亦汐丫
08-14 1534
Transformer是一种著名的深度学习模型，已在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音处理等多个领域得到广泛应用。Transformer 最初被提出作为一种序列到序列模型用于机器翻译。后来的研究表明，基于 Transformer 的预训练模型（PTMs） 可以在各种任务上实现最先进的性能。因此，Transformer 已成为 NLP 尤其是 PTMs 的首选架构。
Python库 | x_transformers-0.7.1-py3-none-any.whl
05-11
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：x_transformers-0.7.1-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
X-Formers
dekiang
09-12 3203
Transformer
【工具】最新xformers/CUDA/pytorch版本关系对照表
最新发布
cainiaoshileyuan的博客
05-16 1764
安装xformers的时候可以和torch一起安装，不然的话torch还会再重新安装一次，而且torch会自动选择到当前xformers支持到的最新版本，可能会与你当前想要的torch版本不一样导致torchvision等版本冲突，最好指定版本安装。xformers whl下载链接：https://download.pytorch.org/whl/xformers/xformers项目地址：https://github.com/facebookresearch/xformers。
xFormers
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-14 3792
一、关于 xFormers 二、安装 xFormers 三、基准测试 （可选）测试安装 四、使用 xFormers 1、Transformers 关键概念 2、Repo 地图 注意力机制 Feed forward mechanisms Positional embedding Residual paths Initializations 3、主要特征 4、安装故障排除
Xformers介绍
热门推荐
weixin_41596697的博客
09-24 1万+
Xformers作为facebook中的一个开源库，能够更加有效的实现transformer中的计算工作，能够对整体模型进行进一步的加速。注意，当处理高分辨率的图像时，xformers对于显存的降低效果更加明显。(想说爱你不容易）上一讲我们成功的利用deepspeed框架，将sd模型以fp16的精度训练了起来，显存的消耗也降低到18G左右。另外需要注意，使用了xformers对训练过程进行优化后，模型推理时也必须要用存在xformers的环境进行推理，不然容易出现精度溢出导致的“黑图”问题。
X - Transformer
银晗的学习博客
07-24 1396
Transformer 最初是作为机器翻译的序列到序列模型提出的，而后来的研究表明，基于 Transformer 的预训练模型（PTM） 在各项任务中都有最优的表现。因此，Transformer 已成为 NLP 领域的首选架构，尤其是 PTM。除了语言相关的应用，Transformer 还被用于 CV、音频处理，甚至是化学和生命科学。由于取得了成功，过去几年研究者又提出了各种 Transformer 变体（又名 X-former）。
Deformable DETR：Deformable Transformers for End-to-End Object Detection论文学习
l8947943的博客
12-23 1315
因为DETR本身的计算量大，收敛速度慢。其次是小目标检测效果差。主要原因是Deformable DETR注意力模块只关注一个query周围的少量关键采样点集，采样点的位置并非固定，而是可学习的。同时，受到deformable convolution（可变性卷积）的启发，认为Attention模块也可以关注更灵活的采样点，让每个位置不必和所有位置交互计算，只需要和部分（学习来的，重要的部分）进行交互即可，进而提出deformable attention模块。
Xformer_Pytorch
02-17
根据（ ），人们提出了许多基于x-formers的基于Transformer的模型来提高推理过程中的效率，尤其是通过减少推理时间。 由于注意模块中的点积运算使Transformer模型的平方计算成为瓶颈，因此大多数x-former的主要焦点...
xformers-0.0.17.dev464-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
12-15
xformers-0.0.17.dev464-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
Transformer变体全解析：从自然语言到计算机视觉
这篇综述旨在填补文献中关于Transformer变体（X-formers）系统性研究的空白。作者首先简要回顾了基础的Transformer模型，包括它的编码器-解码器架构，多头注意力机制，以及位置编码等关键组件。基础Transformer的...
Python库 | x_transformers-0.20.1-py3-none-any.whl
03-25
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：x_transformers-0.20.1-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
X-Transformer：为eXtreme多标签文本分类驯服预训练的变压器-C/C++开发
05-27
X-Transformer：为eXtreme多标签文本分类驯服预训练的变压器针对XMC问题的Tam预训练变压器。这是以下论文的实验代码的自述文件。于,、钟中，杨一鸣，Inderjit Dhillon通过Conda Environment> conda env create -f environment.yml>源激活pt1.2_xmlc_transformer>（pt1.2_xmlc_transformer）pip install -e安装KDD 2020。 >（pt1.2_xmlc_transformer）python setup.py在
x-transformers:一个简单但完整的全注意力转换器，具有来自各种论文的一组有前途的实验特征
08-03
x-变形金刚 简明但功能齐全的变压器，配有一组看好E X perimental的各种文件的功能。 安装 $ pip install x-transformers 用法 完整的编码器/解码器 import torch from x_transformers import XTransformer model = XTransformer ( dim = 512 , enc_num_tokens = 256 , enc_depth = 6 , enc_heads = 8 , enc_max_seq_len = 1024 , dec_num_tokens = 256 , dec_depth = 6 , dec_heads = 8 , dec_max_seq_len = 1024 , tie_token_emb =
x-transformers: 一个功能丰富的Transformer库
m0_75126181的博客
10-17 900
允许用户自定义注意力层和前馈层的排列顺序,实现如"三明治"Transformer等特殊结构。
X-former系列（Transformer大家族）
noobiee的博客
11-08 2270
Transformer提出大致时间线：注意力机制：理想情况下，（）：可区别位置关系但无法区别前后关系（）：不同位置随机初始化可学习参数编码绝对位置编码展开：一个基于局部敏感哈希（LSH）的注意力模型，引入了可逆的Transformer层，有助于进一步减少内存占用量。模型的关键思想，是附近的向量应获得相似的哈希值，而远距离的向量则不应获得相似的哈希值，因此被称为“局部敏感”。这个模型通过使用基于核的自注意力机制、和矩阵产品的关联特性，将自注意力的复杂性从二次降低为线性。
x-transformers 项目教程
gitblog_00795的博客
08-13 372
x-transformers 项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 x-transformers 项目的目录结构如下： x-transformers/ ├── LICENSE ├── README.md ├── setup.py ├── x_transformers │ ├── __init__.py │ ├── attention.py │ ├── autoregressive_wr...
X-former:不止一面，你想要的Transformer这里都有
NLPlunwenjiedu的博客
02-06 2005
本文将从传统的vanilla Transformer入手，从模型结构改进、预训练等两个角度全面的介绍各种不同形式的x-former，并对其未来的可能发展方向提出可行的建议。
xformers避坑白手起环境方案，小白友好（Anaconda虚拟环境cuda+cudnn+torch+torchvision+xformers网速极差版安装方案）
weixin_47177911的博客
02-28 3134
提供全套实测成功安装whl资源文件。稳妥实测版本安装cuda+cudnn+torch+torchvision+xformer，有科学上网支持，但仍旧踩坑折腾了一晚上，特做此纪录，主要为解决加速器xformer的安装部署。又是为了装上一个库，重搭一个环境的晚上。本地环境为win11环境。全操作过程有图，百分之二百复现。
yolov5改进conv2formers
05-10
Yolov5是一个颇受欢迎的目标检测模型，但它在一些方面还有提升的空间。为了进一步提升其性能，开发者引入了Conv2Transformers技术。 Conv2Transformers是一种新型的特征提取方法，其基本思想是将原有的卷积神经网络中的卷积层替换成Transformer模型中的自注意力机制。这种方法可以有效地提高特征提取的效率和准确性。同时，Conv2Transformers在处理长尺寸输入图像时可以更好地保留细节信息。这一特性对于目标检测任务尤为重要，因为它需要在不同尺度的图像上同时检测目标物体。 在使用Conv2Transformers的Yolov5模型中，网络的主干结构先使用卷积层进行特征提取，然后再使用Conv2Transformers模块对特征图进行进一步的处理。这种组合方法可以在保证高精度的同时，减少了模型的参数数量和计算量。 此外，Conv2Transformers还可以提高模型的泛化能力，从而降低了过拟合的风险。 总而言之，Conv2Transformers技术的引入可以有效地提高Yolov5目标检测模型的性能，使其在处理不同尺寸图像时具有更好的鲁棒性和精度。这将有助于该模型在实际应用中更好地发挥作用。
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