Vision Transformer的tensorflow环境配置简要说明

已于 2022-05-03 23:23:52 修改
阅读量1.2k 收藏 3
点赞数
分类专栏： Python 深度学习 文章标签： tensorflow transformer 深度学习
于 2022-05-03 23:14:13 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m1131980108/article/details/124563758
版权

Vision Transformer

Tensorflow-GPU版本与CUDA版本对应关系

tensorflow版本 Python版本 cuDnn CUDA
tensorflow_gpu-2.6.0 3.6-3.9 8.1 11.2
tensorflow_gpu-2.5.0 3.6-3.9 8.1 11.2
tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 8.0 11.0
tensorflow_gpu-2.1.0~2.3.0 3.5-3.8 7.6 10.1
tensorflow_gpu-2.0.0 3.5-3.7 7.4 10
tensorflow_gpu-1.13.0~1.15.0 3.5-3.7 7.4 10
tensorflow_gpu-1.5.0~1.11.0 3.5-3.6 7 9

Vision Transformer使用到了MultiHeadAttention，对应tensorflow-gpu最低版本为2.4.0

安装tensorflow-gpu版本

最低0.47元/天 解锁文章
AI大模型编程：提示词的力量与革新
AI天才研究院
12-26 850
AI大模型编程：提示词的力量与革新 关键词 AI大模型 提示词 编程实践 应用场景
【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGPT实战
AI天才研究院
11-08 610
AI大模型是指一种基于深度学习技术，通过预训练和微调等手段，能够处理大规模数据并进行复杂任务的大规模神经网络模型。深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）：由多层神经元组成的神经网络，能够通过反向传播算法不断优化模型参数，实现对数据的特征提取和分类。预训练（Pre-training）：在特定任务之前，使用大规模无标签数据对模型进行训练，使其获得通用的特征表示能力。微调（Fine-tuning）
从零开始手把手搭建Vision Transformers(tensorflow版本)
zqwwwm的博客
04-19 5053
导言 Vision Transformers (ViT)在2020年Dosovitskiy et. al.提出后，在计算机视觉领域逐渐占领主导位置，在图像分类以及目标检测、语义分割等下游任务中获得了很好的性能，掀起transformer系列在CV领域的浪潮。这里将介绍如何从头开始基于tensorflow 框架一步步实现ViT模型。 前言 上一篇我们写了基于pytorch版本实现ViT模型，感兴趣点击这里，应大家要求，今天将实战如何从头开始实现我的第一个 ViT（使用 tensorflow版本），如果你还没有
Transformer原理与代码精讲（TensorFlow）
bai666ai的博客
02-13 1598
课程链接：Transformer原理与代码精讲（TensorFlow）-1-课程介绍-白勇的在线视频教程-优快云程序员研修院 Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。目前已成为深度学习的新范式，影响力和应用前景巨大。 本课程对Transformer的原理和TensorFlow 2代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。 原理精讲部分包括：注意力机制和自注意力机制、Transformer的架构概述、Encoder的多头注意力（Multi-Head
Vision Transformer开源项目安装与配置指南
gitblog_00246的博客
03-27 355
Vision Transformer开源项目安装与配置指南 vision_transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision_transformer ...
TensorFlow版本匹配查询与安装测试
雪剑封心
01-13 523
TensorFlow：cuda python GPU 版本查询。
第十四章 Vision Transformer网络详解
ADICDFHL的博客
06-25 4069
虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实标准，但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络一起应用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持它们的总体结构。我们表明，这种依赖于CNN的做法并非必要的，一种纯Transformer可直接应用于图像块序列上，在图像分类任务中表现非常出色。
Transformer(gpu)代码复现
weixin_45762884的博客
04-15 1090
逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformer
AIGC从入门到实战：ChatGPT 简介：从 GPT1 到 GPT4 的发展历程和应用领域
AI天才研究院
06-24 1418
ChatGPT采用了Transformer架构和自回归语言模型。给定一段文本序列,模型通过自注意力机制提取上下文信息,并利用Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)进行预训练。在应用阶段,模型根据输入的Prompt生成相应的文本响应。本文全面介绍了 ChatGPT 的发展历程、技术原理和应用实践。首先,我们回顾了从 GPT-1 到 GPT-4 的演进过程,阐述了 ChatGPT 的核心概念。
【框架深度比较】：TensorFlow vs PyTorch，Deformable DETR实现哪家强？
[【框架深度比较】：TensorFlow vs PyTorch，Deformable DETR实现哪家强？](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/5e3f644e553a42063cc5f7acaa6b83638d267d08.png@960w_540h_1c.webp) # 摘要 本文全面介绍了深度学习...
ViT Vision Transformer超详细解析，网络构建，可视化，数据预处理，全流程实例教程
qq_41816368的博客
11-02 1715
本文通过一个实例，将ViT全解析。包括三部分内容，网络构建；orchview.draw_graph 将网络每一层的结构与输入输出可视化；数据预处理。附完整代码。
基于tensorflow2.4.0版本的transformer computer vision 训练数据集是cifar10
03-13
基于tensorflow2.4.0版本的transformer computer vision 训练数据集是cifar10
Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
热门推荐
清平乐的技术专栏
06-05 3万+
一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
【transfomers2.11.0】安装版本记录
Jack_Kuo的博客
04-13 3540
问题 在安装transformers==2.11.0的时候总是出错，这里总结一个正确的版本匹配 解决 python==3.6.10 # 注意3.6.0 会与安装的torch不兼容报错 pip install torch===1.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # cpu版本的，其他的自行更改 pip install transformers==2.11.0 ...
Tensorflow之环境版本匹配问题
ZONGXP的博客
07-13 1万+
相信很多同学在用tensorflow的时候，都被环境折磨得不要不要的…只要有某一个包不匹配，就会出现运行错误……版本高了低了都可能出现问题……（真的是恶心） 万幸，有人把环境做了一个系统的整理，只需要找到你安装的tensorflow版本，就可以看到你需要匹配的其它包的版本信息 链接是：https://docs.floydhub.com/guides/tensorflow/ 比如你要安装tensorflow-1.14，你可以看到其它python包的版本信息如下 absl-py==0.8.0 anno
Tensorflow2.0之理解语言的 Transformer 模型
cocofisher的博客
04-14 9571
项目介绍 我们将训练一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。在此之前，建议先了解有关文本生成和注意力机制的相关内容。 Transformer 模型的核心思想是自注意力机制（self-attention）——能注意输入序列的不同位置以计算该序列的表示的能力。Transformer 创建了多层自注意力层（self-attetion layers）组成的堆栈，下文的按比缩放的点积注...
transformer整理版本
yanglee0
08-13 2220
0 模型架构图 举例：中文输入为“我爱你”，通过 Transformer 翻译为 “I Love You”。 1、输入Inputs（图的左侧）部分和输出Outputs（图的右侧）部分 1.1 输入Inputs 1.1.1 Input Embedding nn.Embedding 包含一个权重矩阵 W，对应的 shape 为 ( num_embeddings，embedding_dim )。num_embeddings 指的是词汇量，即想要翻译的 vocabulary 的长度。embedding_dim 指
关于Vision Transformer的复现&其环境配置
Nismilesucc的学习札记
11-01 1024
安装tqdm库、matplotlib库、fvcore库 tqdm/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI 使用fvcore计算Pytorch中模型的参数数量以及FLOPs 安装TensorBoard 直接 pip install tensorboard Pytorch 1.9.0 + Tensorboard 2.5.0可视化工具使用记录 在Pytorch下安装TensorBoard及使用 ...
TensorFlow|基于Transformer的自然语言推理（SNLI）
shillyshally的博客
04-28 4556
在经历了看论文，看源码，看Bert源码之后，整理思路，实现了一下Transformer，并搭建了一个小型的Transformer做了一下SNLI任务。 同时吸取以前的教训，这次好好的写了注释 1.Transofrmer 原理不再重述，其他博客中讲的很好， 比如：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 和他的翻译版：https...
vision transformer复现环境配置
最新发布
04-02
<think>嗯，用户想了解如何配置Vision Transformer的复现环境。我需要根据提供的引用资料整理出一个清晰的步骤指南。首先，用户提到的引用[1]到[4]主要涉及环境配置、依赖库安装和代码结构。 首先，确定需要安装的深度学习框架。引用[2]和[3]提到了PyTorch，所以应该以PyTorch为基础。用户需要安装PyTorch，包括torch和torchvision，同时要注意CUDA版本是否匹配显卡驱动。接下来，引用[4]提到需要安装fvcore用于计算参数和FLOPs，以及tqdm和tensorboard。这些工具对调试和可视化很重要，必须包含进去。 然后是ViT的特定模块，比如Multihead Attention和Transformer Encoder。PyTorch已经内置了这些模块，但可能需要确认版本是否兼容。引用[3]指出这些模块属于PyTorch的一部分，所以用户只需正确安装PyTorch即可，不需要额外安装。 环境配置步骤需要分点说明，可能包括创建虚拟环境、安装依赖、验证安装。例如，使用conda创建环境，安装PyTorch和相关库。代码验证部分可以引用提供的示例代码，比如模型初始化和数据预处理，确保用户能测试环境是否正确配置。 可能遇到的问题包括CUDA版本不匹配、依赖冲突。需要提醒用户根据自身硬件调整PyTorch版本，并建议使用虚拟环境隔离项目。此外，引用[4]提到的TensorBoard安装可能容易被忽略，需要特别指出。 最后，生成的相关问题需要围绕复现ViT的其他方面，比如模型结构、训练技巧和应用场景，这样用户如果有进一步的问题可以继续参考。要确保回答结构清晰，步骤详细，同时引用正确的来源，比如引用[2]的环境配置和引用[3]的核心模块说明。</think>### Vision Transformer复现环境配置指南 根据引用[2][3][4]的配置要求，Vision Transformer复现环境需要以下核心组件： $$ \text{基础环境} = \text{Python 3.8+} + \text{PyTorch 1.7+} + \text{CUDA 11.0+} $$ #### 一、环境搭建步骤 1. **创建虚拟环境**（推荐使用conda） ```bash conda create -n vit_env python=3.8 conda activate vit_env ``` 2. **安装PyTorch框架**（根据显卡驱动选择CUDA版本） ```bash # 示例：CUDA 11.3版本 pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 3. **安装ViT依赖库**（关键包见引用[4]） ```bash pip install tqdm fvcore tensorboard timm ``` #### 二、验证环境配置 ```python import torch from torchvision.models.vision_transformer import VisionTransformer # 初始化ViT模型（引用[3]的模块实现） model = VisionTransformer( image_size=224, patch_size=16, num_layers=12, num_heads=12, hidden_dim=768, mlp_dim=3072 ) print(model) # 应输出完整的Transformer结构 ``` #### 三、常见问题解决方案 1. **CUDA版本冲突**：通过`nvidia-smi`查看驱动支持的最高CUDA版本 2. **显存不足**：减小`batch_size`或使用`amp混合精度训练` 3. **缺少依赖库**：根据错误提示补充安装，如`pip install einops`
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值