Sinkhorn Transformer 项目安装与配置指南

Sinkhorn Transformer 项目安装与配置指南

sinkhorn-transformer Sinkhorn Transformer - Practical implementation of Sparse Sinkhorn Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/sinkhorn-transformer

1. 项目基础介绍

Sinkhorn Transformer 是一个开源项目，它实现了稀疏 Sinkhorn 注意力机制，并在其中集成了可逆网络和前馈块分割技术，以实现内存节省。该项目是基于 Sparse Sinkhorn Attention 的研究工作，并在此基础上做了进一步的增强。主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Sinkhorn Normalization：用于参数化排序网络，以采样与查询桶最相关的键桶的置换矩阵。
• 可逆网络：减少内存使用，通过在模型中引入可逆性。
• 前馈块分割（Feed Forward Chunking）：将前馈网络分割成较小的块，以减少内存占用。
• PyTorch：该项目使用 PyTorch 深度学习框架进行模型的实现。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保你的系统已经安装了 Python，推荐使用 Python 3.6 或更高版本。
• 安装 PyTorch 和其他必要的 Python 包。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/lucidrains/sinkhorn-transformer.git
   cd sinkhorn-transformer
   

2. 安装项目：

   pip install -r requirements.txt  # 安装依赖
   pip install .  # 安装项目本身
   

3. 验证安装是否成功：

   可以尝试导入 SinkhornTransformerLM 类来验证安装是否成功：

   from sinkhorn_transformer import SinkhornTransformerLM
   

   如果没有错误发生，安装成功。

配置指南

• 根据项目需求，在创建 SinkhornTransformerLM 实例时，可以调整参数，如 num_tokens, dim, heads, depth 等。
• 如果需要处理不同的序列长度，可以使用 Autopadder 类自动填充输入序列。

例如：

model = SinkhornTransformerLM(num_tokens=20000, dim=1024, heads=8, depth=12)
padded_model = Autopadder(model, pad_left=True)

以上是 Sinkhorn Transformer 项目的详细安装与配置指南。按照这些步骤操作，可以帮助你顺利地搭建和运行这个项目。

sinkhorn-transformer Sinkhorn Transformer - Practical implementation of Sparse Sinkhorn Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/sinkhorn-transformer