X-formers

最新推荐文章于 2025-09-10 00:28:04 发布
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#深度学习

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。
X-Formers
dekiang
09-12 3342
Transformer
Deformable DETR：Deformable Transformers for End-to-End Object Detection论文学习
l8947943的博客
12-23 1512
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。
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
最完整xformers入门指南：从安装到构建高效Transformer模型
最新发布
gitblog_00680的博客
09-10 1445
作为深度学习研究者或工程师，你可能曾遇到以下痛点： - 训练中等规模的Transformer模型就耗尽GPU内存 - 标准注意力机制在前向传播时占用O(n²)内存 - 尝试优化注意力实现却陷入CUDA编程的泥潭 - 不同项目间重复开发相同的Transformer组件 本指南将全面介绍xFormers——Facebook开源的Transformer加速工具箱，通过其优化的构建块和高效内核，帮助你在...
Xformer_Pytorch
02-17
Xformer_Pytorch 目录 介绍 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的主要焦点是对注意模块的修改。 在此存储库中，我们遵循和的想法来实现Xformer注意模块。 该模块已与兼容。 Xformer架构 我们在修改Q，K和V的投影矩阵时保留了原始的注意操作。K和V的投影矩阵具有相同的权重，并通过$ \ beta $ （> 1）合并输入序列的序列长度维。 Q的投影矩阵通过$ \ alpha $ （> 1）合并输入序列的隐藏维。 同样，从Q投影K而不是注意模块的输入序列。 将n表示为输入序列长度，将d表示为序列长度。 注意力概率的计算复杂度从O（n 2 d）降低到O（n 2 d /（$ \ a
xFormers
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-14 4685
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。
《End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers》论文笔记
qq_42178122的博客
03-15 2738
这是个人的学习笔记，如有侵权，请联系本人。 还在更新 代码 摘要 车道线检测的过程可以视为近似曲线，如今The popular pipeline分两步解决-特征提取加上后处理这种方法虽然很有用，但是效率不高，并且在处理图片上下文信息和车道的细长结构存在缺陷。为了解决这些问题，本文提出了一种端到端的直接输出车道形状模型参数的方法，能学习更丰富的结构和上下文信息。该模型基于车道线结构和摄像机姿态建立，为网络输出参数提供物理解释。Transformer模型的非局部相互作用以自我注意机制来捕捉更为细长结构和上下文信
DeiT : Training data-efficient image transformers & distillation through attention
qq_47896523的博客
07-28 1038
查询向量与一组k个键向量(组合成一个矩阵)使用内积进行匹配。然后用softmax函数对这些内积进行缩放和规范化以获得 k 个权重。注意力的输出是一组 k 个值向量(打包成)的加权和。对于一个包含N个查询向量的序列(封装到中)，它产生一个输出矩阵(大小为N × d):其中Softmax函数应用于输入矩阵的每一行。提供了适当的规格化。为了防止当d较大时，点积结果会非常大，导致softmax函数的梯度变得非常小，从而引发梯度消失问题。缩放因子有助于保持梯度的稳定性。
X - Transformer
银晗的学习博客
07-24 1554
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）。
xFormers：加速Transformer研究的利器
gitblog_01041的博客
09-24 1547
xFormers 是一个专为加速Transformer研究而设计的工具箱。它提供了高度可定制的构建模块，使得研究人员可以在不编写大量样板代码的情况下，轻松使用这些模块进行实验。xFormers 不仅适用于自然语言处理（NLP）领域，还广泛应用于计算机视觉等多个研究领域。 ## 项目技术分析 xFormers 的核心优势在于其高度优化的构建模块。这些模块不仅在功能上超越了PyTorch的原生组件...
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 1083
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 2419
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
08-13 424
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 2102
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 3963
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...
评论 1
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