【安装问题】python3.6.1安装torch成功,import torch报错

【安装方法】

pip install torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

【错误描述】

ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

【解决办法】

1、打开 https://anaconda.org/anaconda/intel-openmp/files,下载 win-64/intel-openmp-2018.0.0-8.tar.bz2并解压。

    

2、打开解压后的文件夹 intel-openmp-2018.0.0-8 中的 Library/bin,将其中的两个 .dll 文件复制并放在一个新的文件夹中。

3、将 .dll 文件的文件夹路径添加到系统的环境变量中。

4、这步很重要,此时一定要将原有python相关软件关闭,然后重新启动python才会生效

转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/11352929.html

### Transformer模型手动推导过程详解 #### 3.6.1 学习率调度机制 在Transformer模型的训练过程中,学习率调度是一个至关重要的环节。初始阶段采用较高的学习率有助于加速收敛,在训练后期逐渐降低学习率可以提高精度并防止过拟合。具体而言,常用的学习率衰减策略包括线性衰减、余弦退火以及基于性能指标动态调整等方法[^1]。 #### 输入嵌入(Input Embedding) 对于输入序列中的每一个token,都会被映射到高维空间的一个向量表示即词嵌入(embedding),这些embedding不仅包含了词汇语义信息还融合了一定程度上的上下文关联特性。此外,为了使模型能够感知单词间的相对距离关系,在加入实际数据之前还需附加位置编码(position encoding)[^2]。 ```python import torch.nn as nn class TokenEmbedding(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model): super(TokenEmbedding, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) def forward(self, tokens): return self.embedding(tokens) * math.sqrt(d_model) def get_positional_encoding(max_len, d_model): pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0., max_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0., d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) return pe.unsqueeze(0) ``` #### 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 自注意力层允许每个位置关注整个输入序列的信息而不仅仅是局部窗口内的元素;通过计算query(Q), key(K) 和 value(V)矩阵之间的相似度得分来决定不同部分的重要性权重分布情况,并据此加权求和得到最终输出特征表示形式。 #### 多头注意力(Multi-head Attention) 多头设计使得模型可以在不同的子空间内独立执行多次平行化的attention操作从而捕捉更加丰富的交互模式。每一组QKV都对应着特定维度下的投影变换Wq,Wk,Wv,之后再经过concatenate拼接起来形成完整的表达。 #### 前馈神经网络(Feed Forward Networks) 每个多头注意模块后面紧跟着两层全连接组成的前馈网络FFN(x)=max⁡(0,xW₁+b₁)W₂+b₂\text{FFN}(x) = \max (0, x W_1 + b_1 ) W_2 +b_2FFN(x)=max(0,xW₁​+b₁​)W₂​+b₂​ ,其中激活函数通常选用ReLU(Rectified Linear Unit). ---
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