NumPy Transformer 实战指南

NumPy Transformer 实战指南

numpy_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/numpy_transformer

欢迎来到 NumPy Transformer 教程，该项目位于 GitHub，是一个完全基于NumPy实现的Vision Transformer（ViT），专为计算机视觉任务设计，特别是针对MNIST数据集进行了优化，达到了97.2%的精度。此外，它还包括了一个文本生成器的实现，灵感来自GPT架构，同样采用NumPy进行快速原型开发。接下来，我们将深入探索项目的结构、主要组件及其使用方法。

1. 目录结构及介绍

本项目采用了清晰的组织结构来确保易于导航和维护：

numpy_transformer/
├── dataset        # 包含数据预处理或加载相关脚本
├── gpt             # GPT模型相关的训练和预测脚本
├── gpt_character   # 字符级别GPT训练模块
├── model           # 训练后的模型保存路径
├── net             # 网络定义相关代码，如Transformer模块
├── .gitignore      # Git忽略文件列表
├── LICENSE         # 许可证文件，MIT License
├── README.md       # 项目说明文档，包括性能指标和使用指导
├── attention.py    # 注意力机制的实现
├── classify.py     # 分类操作相关代码
├── PatchEmbed.py   # 图像分割成patch的实现
├── Position_add.py # 位置编码的添加逻辑
├── predict.py      # 预测脚本
└── transformer_of_image.py # ViT模型的主要实现文件

2. 项目的启动文件介绍

• transformer_of_image.py: 这是核心文件，包含了Vision Transformer的实现，包括前向传播、反向传播以及其他关键组件如多头注意力、位置编码、卷积等的实现。用于训练模型。
• predict.py: 提供模型预测功能，要求指定模型路径和潜在的输入数据，用于测试已经训练好的模型。
• gpt_train_potry3000.py: 用于训练基于Transformer的文本生成模型，特别是针对古诗生成任务。
• gpt_predict_poetrythree.py: 这个脚本用于根据训练好的GPT模型生成古诗文本。

3. 项目的配置文件介绍

尽管该项目没有明确列出单独的.config或.yaml配置文件，配置主要是通过脚本内的参数设置来完成的。例如，在训练Vision Transformer时，关键的超参数如批次大小(batchsize)、学习率(lr)、嵌入维度(embed_dim)等都是在脚本(transformer_of_image.py)中硬编码或者通过命令行参数提供的。用户需要直接修改这些脚本中的变量来调整配置，如：

# 示例配置片段可能在transformer_of_image.py中
epochs = 36
batchsize = 100
lr = 0.001
embed_dim = 96
images_shape = (batchsize, 1, 30-2, 30-2)
...

对于GPT的训练，类似地，训练步骤、模型保存名称等也是通过修改脚本中的变量来配置。

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快速入门指南：

1. 环境准备：确保你的环境中安装了NumPy和其他必要的库。
2. 数据准备：对于MNIST实验，项目假设了一个合适的数据预处理流程。通常，你需要预先处理MNIST数据或使用项目中提供的数据处理逻辑。
3. 训练模型：运行python transformer_of_image.py来训练Transformer模型。
4. 模型预测：使用训练好的模型进行预测，通过python predict.py执行，确保指定正确的模型路径。
5. 古诗生成：对GPT部分感兴趣的话，通过调整相关脚本来训练并生成诗歌，如python gpt_train_potry3000.py用于训练，随后使用python gpt_predict_poetrythree.py进行生成。

注意：具体配置和命令可能会随着代码更新而有所变化，建议参考最新的README.md文件中提供的最新指令和提示。

numpy_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/numpy_transformer