手把手pytorch-transformers实战

Vue.js 深入实践与ACP实战教程
最新推荐文章于 2025-10-10 17:57:44 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-10 17:57:44 发布 · 386 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.manongjc.com/detail/14-sevueacpztjougq.html

本文详细介绍了Vue.js的高级用法和ACP(Architecture Component Pattern)在实际项目中的应用，包括组件化开发、状态管理、路由原理及优化技巧，帮助开发者提升Vue项目的构建能力。
深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构
微学AI的博客
04-09 5843
大家好，我是微学AI，今天给大家讲述一下人工智能(Pytorch)搭建transformer模型，手动搭建transformer模型，我们知道transformer模型是相对复杂的模型，它是一种利用自注意力机制进行序列建模的深度学习模型。相较于 RNN 和 CNN，transformer 模型更高效、更容易并行化，广泛应用于神经机器翻译、文本生成、问答等任务。
第十章（5）：基于pytorch的transformer代码实现与详细解析（万字长文）
安静到无声
07-25 1625
第一步是将 Q 和 K 的转置相乘没什么好说的，相乘之后得到的 scores 还不能立刻进行 softmax，需要和 attn_mask 相加，把一些需要屏蔽的信息屏蔽掉，attn_mask 是一个仅由 True 和 False 组成的 tensor，并且一定会保证 attn_mask 和 scores 的维度四个值相同（不然无法做对应位置相加）总之，位置编码在Transformer模型中起着重要的作用，它帮助模型理解输入序列中的单词顺序和位置信息，从而更好地捕捉序列中不同单词之间的依赖关系。
用PyTorch构建Transformer模型实战
qianggezhishen的专栏
08-08 1858
多头注意力机制计算序列中每对位置之间的注意力。它由多个“注意力头”组成，这些头捕获输入序列的不同方面。图1. 多头注意力# 确保模型维度（d_model）可以被注意力头数整除assert d_model % num_heads == 0, "d_model必须能被num_heads整除"# 初始化维度self.d_model = d_model # 模型的维度self.num_heads = num_heads # 注意力头的数量。
PyTorch & Transformers| Azure
最新发布
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
10-10 507
Transformers：是一个预训练模型库（由Hugging Face开发），类似“已经造好的房屋模块”，基于PyTorch/TensorFlow等框架，封装了BERT、GPT等主流预训练模型，能直接用于文本生成、翻译等任务，无需从零造模型。- PyTorch：是一个深度学习框架，类似“建造房子的工具箱”，提供张量计算、神经网络搭建、模型训练等基础功能，是实现AI模型的底层工具。# 1. 加载现成的预训练模型和分词器（直接拿“现成房屋模块”）# 3. 初始化模型、训练（自己动手“盖房子”）
大模型面试准备（十八）：使用 Pytorch 从零实现 Transformer 模型
2401_84033492的博客
04-14 2218
2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。本文笔者将详解使用Pytorch从零开始逐步实现Transformer模型。
Pytorch实战Transformer模型：从零开始构建
daimakezhan_cn_d的博客
06-09 396
Transformer的Pytorch实现有多个开源版本，基本大同小异，我参考的是英译中的工程。为了代码讲解的直观性，还是先把Transformer的结构贴上来。针对上述结构，我们从粗到细地来看一下模型的代码实现。
Transformer-PyTorch实战项目——文本分类
yjc060228的博客
04-16 2485
手把手教会实现Transformers实战项目——文本分类实例
bert pytorch 序列标注_手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）...
weixin_39694264的博客
12-18 1936
简介Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库，实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型，支持TensorFlow和PyTorch。本文介对这个库进行部分代码解读，目前文章只针对Bert，其他模型看心情。手把手教你用PyTorch-Transformers是我记录和分享自己使用 Transformers 的经验和想法，因为个人时间原因不能面面俱到，有时...
手把手教你实现PyTorch版ViT：图像分类任务中的Transformer实战
xiongqi123123的博客
06-14 1107
Vision Transformer (ViT) 架构解析 本文从具身智能的基础设施Transformer出发，详细解析了Vision Transformer (ViT)的核心架构。ViT将图像分割为16×16的patch作为"视觉词"，通过线性投影转换为token序列，采用纯Transformer结构处理视觉信息。文章重点剖析了ViT的两个关键模块：Patch Embedding将图像分割展平为向量序列；分类标记与位置编码模块引入[CLS] token聚合全局信息，并通过可学习位置编码
【ChatGLM】基于 ChatGLM-6B + langchain 实现本地化知识库检索与智能答案生成: 中文 LangChain 项目的实现开源工作
热门推荐
AI天才研究院
05-21 7万+
陈光剑简介：著有《ClickHouse入门、实战与进阶》（即将上架）《Kotlin 极简教程》《Spring Boot开发实战》《Kotlin从入门到进阶实战》等技术书籍。资深程序员、大数据与后端技术专家、架构师，拥有超过10年的技术研发和管理经验。现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。在大数据和企业级系统架构领域有非常深厚的积累，擅长大数据系统架构和分布式系统架构设计开发。
手把手教你Temporal Fusion Transformer——Pytorch实战
小哨的博客
04-15 1万+
TFT实战
Transformer 模型的 PyTorch 实现
weixin_34126215的博客
09-17 7055
本文由罗周杨原创，转载请注明作者和出处。未经授权，不得用于商业用途。 Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型。 Trans...
PyTorch深度学习实战 | Transformer模型的实现
zzqingyun的博客
02-08 1149
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它的核心思想是通过自注意力机制来捕捉序列中各个词之间的依赖关系，避免了传统 RNN 或 LSTM 中序列化计算的限制，能够实现更高效的并行化计算。
Transformers实战（一）快速入门命名实体识别、多项选择
qq_44665283的博客
10-26 3149
Transformers实战（一）快速入门命名实体识别、多项选择
告别调参烦恼：PyTorch Transformer实战指南从BERT到GPT
gitblog_00358的博客
09-19 266
你是否在训练Transformer模型时遇到过这些问题：参数调来调去效果还是不好？BERT和GPT看起来相似却不知道如何选择？本文将带你从基础开始，一步步掌握PyTorch中Transformer的实现，轻松上手BERT和GPT模型。读完本文，你将能够： - 理解Transformer的核心结构和工作原理 - 使用PyTorch快速搭建BERT和GPT模型 - 掌握模型调优的关键技巧 - 解决实际...
Pytorch编写Transformer
a_blade_of_grass的博客
06-19 2086
本文参考自在学习了图解Transformer以后，需要用Pytorch编写Transformer，下面是写代码的过程中的总结，结构根据图解Transformer进行说明。
Transformer入门实战（上 ）| 使用 Transformers 进行概率时间序列预测
python12345_的博客
01-15 1074
时间序列预测是一个重要的科学和商业问题，因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。关于基于深度学习进行时间序列预测的论文:《预测: 方法与实践》在线课本的中文版:接下来，让我们实例化一个模型。该模型将从头开始训练，因此我们不使用方法，而是从config中随机初始化模型。(在我们的例子中是24个月) : 这是 Transformer 的解码器将学习预测的范围;: 如果未指定，模型会将。
Pytorch框架下的transformers的使用
江户香葱饼的博客
08-01 1万+
huggingface团队在pytorch框架下开发了transformers工具包：https://github.com/huggingface/transformers，工具包实现了大量基于transformer的模型，如albert，bert，roberta等。工具包的代码结构如图所示： 其中比较重要的是src/transformers以及example这两个文件夹。其中，src/transformers文件夹下是各类transformer模型的实现代码；而examples下主要是各类下游任务的
Transformers实战（二）快速入门文本相似度、检索式对话机器人
qq_44665283的博客
10-28 2943
Transformers实战（二）快速入门文本相似度、检索式对话机器人
利用PyTorch-Transformers实现gpt算法
04-01
1. 安装PyTorch-Transformers PyTorch-Transformers是一个基于PyTorch的自然语言处理工具包，可以用于实现各种预训练模型，包括GPT、BERT等。首先需要在命令行中安装PyTorch-Transformers： ``` pip install ...
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