transformer模型流程图

最新推荐文章于 2025-12-09 10:46:17 发布
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Transformer模型-3-基本工作流程
aidashuju的博客
09-19 1172
继 《Transformer模型-2-模型架构》该文主讲Transformer的基本工作流程。
图解 Transformer
qq_42896106的博客
10-07 1411
在这个句子中，“it”指的是“动物”还是“街道”？对于人类来说，这个问题不难解答，但对于算法来说，却需要特殊的机制来处理。当 Transformer 处理到单词“it”时，自注意力机制帮助模型将“it”与“animal”关联起来。当模型处理句子中的每个词（即每个位置）时，自注意力机制允许模型查看输入序列中的其他位置，以寻找有助于生成更好表示的信息。如果你熟悉 RNN，可以将其与 RNN 维护的隐藏状态进行类比。
Transformer 模型图文详解
AI全栈 和 IT 编程相关分享
08-02 8757
Transformer 架构是 google 在 2017 年的 《Attention Is All You Need》 论文中提出，在 NLP 的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前 NLP 发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN，整个网络结构完全是由Attention 机制组成。
一文从整体层面彻底搞懂transformer模型
2403_88854014的博客
02-02 1623
该篇文章不像其他文章一般处处细节展开，而是希望从整体层面将整个transformer模型的每一个块彻底连接起来，让你完全明白transformer到底是在做什么。这篇文章更加适合那些了解局部细节却无法把每一个块串联起来的人群，当然对于初学者来说，可以根据这篇文章先从整体建立一个框架，再对小任务逐个击破，因此也十分值得一看。
Transformer模型详解
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人无远虑，必有近忧
01-19 3万+
transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。 由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者说下游任务仅仅微调即可得到不错效果，在计算机视觉领域不断有人尝试将transformer引入，近期也出现了一些效果不错的尝试，典型的如目标检测领域的detr和可变形detr，分
【Transformer】transformer模型结构学习笔记
shuaixio的博客
07-07 2666
transformer架构，encoder-decoder层，encoder子层介绍，decoder子层介绍，注意力机制，自注意力，交叉注意力，因果注意力，多头注意力，掩码注意力，前馈神经网络，非线性
transformer模型详解
weixin_46327567的博客
03-11 1111
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
transformer 模型介绍
weixin_43881088的博客
11-21 2555
主导序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。表现最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，无需循环和卷积。在两项机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上优于现有的最佳结果，包括集成模型，并且提高了超过2个BLEU。在WMT 2014英语到法语翻译任务上，我们的模型在八块GPU上进行训练3.5天后，建立了新的单一模型最先进的BLEU分数41.8，这是文献中最佳模型的训练成本的一小部分。
Transformer模型详解（图解最完整版）
2501_91695094的博客
04-16 2171
Transformer由论文提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。在本文中，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。
通俗解读 Transformer 模型：一步步理解编码器和解码器的结构
weixin_52582573的博客
11-06 1173
编码器：负责将原文转换为有用的内部表示（向量）。解码器：根据这些向量逐步生成译文。自注意力：帮助模型从句子中找到重要内容。编码器-解码器注意力：让解码器从原句中找到生成译文时需要参考的部分。通过这些结构和层次的搭配，Transformer 模型能够高效地处理复杂的自然语言任务，如机器翻译和文本生成等。
基于MindSpore平台的Transformer模型全流程训练与部署设计源码
10-11
该项目是依托MindSpore平台的Transformer模型设计源码，包含717个文件，...该套件旨在实现Transformer模型的全面训练、推理与部署流程，支持主流预训练模型并提供丰富的并行特性，助力用户轻松进行大模型的训练和部署。
软考程序员2017年上半年，流程图逻辑题解析
2401_86127755的博客
12-05 328
设有二维整数数组（矩阵）A[1:m,1:n]，其每行元素从左到右是递增的，每列元素从上到下是递增的。只要找到一个（可能有多个）就输出"True"以及该元素的下标i和j（注意数组元素的下标从1开始）。流程图中采用的算法如下：从矩阵的右上角元素开始，按照一定的路线逐个取元素与给定整数X进行比较（必要时向左走一步或向下走一步取下一个元素），直到找到相等的数或超出矩阵范围（找不到）。供选择答案： A.O (1) B.O(m+n) C.O (m*n) D,O(m2+n2)【问题】该算法的时间复杂数是（)
流程图工具导入功能对比：多格式支持哪家强
兔斯基的博客
12-08 609
本文对比了英飞思想家、Processon、Miro和Lucidchart四款主流流程图工具的导入功能。英飞思想家表现最优，支持多种格式导入、高质量转换和批量处理；Processon提供基础导入功能；Miro侧重协作导入；Lucidchart则提供企业级导入方案。建议用户根据具体需求选择工具，其中英飞思想家综合能力最强，适合大多数用户。
流程图技术选型
humstone的博客
12-08 157
go.js http://www.gojs.net/latest/index.html go.js 提供一整套的JS工具 ，支持各种交互式图表的创建。flowchart.js http://adrai.github.io/flowchart.js/ , 基于SVG创建Flow Chart。joint.js http://www.jointjs.com/ joint.js 是另一个创建图标库的工具，也提供免费版和商业版。
进行 MQTT5 的压测：从场景到落地的系统方法论（含脚本、流程图与对比表）
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
12-05 689
这是一份可直接落地的 MQTT5 压测操作手册。围绕大规模设备接入与事件驱动通道，给出从目标设定、场景脚本、参数策略、云端分布式执行到观测与复盘的完整路径。文章提供 JMeter/k6/Locust 的脚本模板、Azure Load Testing 的运行要点、AI 辅助数据生成与异常分析、一页式报告与 SOP。重点在“说人话”的实操步骤和复用清单，帮助团队在有限成本内，跑出可信容量曲线与可审计结论。 关键字 MQTT5 压力测试 物联网 分布式负载 可观测性
巧用AI流程图，让信息呈现更全面
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兔斯基的博客
12-09 814
AI流程图通过插入图片和链接实现信息可视化呈现，使复杂流程更直观易懂。英飞思想家作为专业流程图工具，提供拖拽式操作、丰富模板库和多人协作功能，适用于项目管理、企业流程优化等多场景。该工具界面友好，支持自定义模板，能显著提升团队协作效率和信息展示效果，是企业管理者、教师等群体的理想选择。
CodeGeex + ProcessOn 绘制源码流程图
小狗爱吃黄桃罐头的博客
12-05 360
在激光雷达Lidar项目开发中要通过ASPice认证需要写源码星详细设计流程图，使用CodeGeex + ProcessOn这些AI辅助工具可以绘制 mermaid 流程图。
AI快速生成流程图，提升工作效率
兔斯基的博客
12-09 194
英飞思想家是一款AI流程图生成工具，能10秒内将文字描述转化为专业流程图。提供丰富行业模板，操作简单易上手，适合各类职场人士。支持多格式导出，大幅提升工作效率。有免费和付费版本可选，满足不同需求。
多人协作流程图：开启高效项目协作新时代
兔斯基的博客
12-09 493
摘要：多人协作流程图是提升团队项目效率的有效工具，而英飞思想家为其提供了强大支持。该工具具有实时同步、丰富模板和高效沟通等功能，使分散团队能同时编辑流程图，避免信息滞后。适用于各类团队和行业场景，操作简单无需专业技能，并保障数据安全。通过权限设置和评论功能，促进团队协作，显著提升项目推进效率。（149字）
transformer模型流程图简化
03-21
### Transformer模型的简化流程图 Transformer 是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络架构，在自然语言处理领域取得了显著成果。以下是其简化的工作流程描述： #### 输入嵌入层 输入序列被转换为固定维度的向量表示，通常通过词嵌入矩阵完成。为了保留位置信息，还会加入位置编码[^1]。 ```python import torch.nn as nn class InputEmbedding(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model, max_len=512): super(InputEmbedding, self).__init__() self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model, max_len) def forward(self, tokens): embeddings = self.token_embedding(tokens) return self.positional_encoding(embeddings) ``` #### 编码器部分 编码器由多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）、前馈神经网络以及残差连接组成。每一层都经过标准化操作以加速训练过程。 #### 解码器部分 解码器结构类似于编码器，但它额外包含了掩蔽多头自注意力机制（Masked Multi-head Attention），用于防止当前位置看到后续单词的信息。此外还有跨注意模块来关注来自编码器的内容。 #### 输出层 最终输出会映射回词汇表大小的空间，并应用Softmax函数得到概率分布作为预测结果。 下面是简化的伪代码实现： ```python def simplified_transformer(input_sequence, target_sequence): encoder_output = Encoder(input_sequence) decoder_output = Decoder(target_sequence, encoder_output) final_output = OutputLayer(decoder_output) return final_output ``` 由于具体图形绘制不在文本范围内，建议利用工具如Draw.io 或者 PlantUML 来创建可视化的流程图表。
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