T2T Transformer 笔记

最新推荐文章于 2025-06-01 12:25:47 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： TensorFlow 神经机器翻译 Transformer
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/78753205
本文详细探讨了Tensor2Tensor库中Transformer模型的使用，包括Multi GPU配置、batch size参数设置、数据处理方法，如TFRecord文件生成、词汇表构建，以及训练过程。此外，还提到了TensorFlow Serving在部署模型时的注意事项和常见问题解决策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


讨论：

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-06-28-5

https://ricardokleinklein.github.io/2017/11/16/Attention-is-all-you-need.html


1. Mutli GPU 和 Single 配置的区别

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/124

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/17


2. 用Multi GUP在跑相同step的速度比Single GPU慢

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/146

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/390


3. batch size参数

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/17#issuecomment-310268149

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TED-net: Convolution-free T2T-ViT-based Encoder-decoder Dilation network 阅读笔记（小关键点记录）
wangtao990503的博客
04-15 2505
笔者的研究方向即为低剂量CT去噪，这篇论文可以说是transformer在该领域的一次重要应用，欢迎大家在评论区一起讨论学习。 本文提出了一种基于无卷积T2T-ViT的编码器-解码器膨胀网络（TED-net），以丰富LDCT去噪算法家族。该模型没有卷积块，由一个带唯一transformer的对称编解码块组成。 PS：前置论文可以参考笔者的前两篇阅读笔记，包括：ViT、T2T-ViT。 介绍 作者在这部分并没有展示他的创新点，只是针对前人的优势和不足之处做了分析说明，在此不再赘述。 方法 .
深度学习笔记之Transformer(三)自注意力机制
静静的学习就好
06-16 2866
上一节对注意力分数(Attention Score)这个概念进行了总结。本节将基于缩放点积注意力机制(Scaled Dot-Product Attention)这种注意力分数的计算模式，介绍自注意力机制。
Transformer-variations:在Tensor2Tensor库上运行的“变形金刚”
05-18
变压器变化 在Tensor2Tensor库上运行的“变形金刚”。 所有实验均在Tensor2Tensor v1.2.9和Tensorflow 1.4.0上运行。 请参阅 的变压器版本 MOS 参见 添加如下配置： hparams.target_modality =“ symbol：mos” T2T实现 快速变压器 请参阅 添加Encoder-Decoder注意缓存，该缓存尚未在T2T中实现。 就我而言，它比T2T基础变压器模型快约2.5倍。 具有平均注意力网络的变压器 参见 添加Encoder-Decoder注意缓存 就我而言，它比T2T基础变压器模型快2.4倍。 实现T2T实现
Transformer t2t vit
jacke121的专栏
02-18 2216
开源地址： https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT 有两种模式： performer transformer transformer ghost，做人脸识别效果一般
自然语言处理中的Transformer架构详解
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-01 657
Transformer架构是近年来自然语言处理（NLP）领域的一项重大突破，它通过自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）实现了对长距离依赖关系的有效建模。本文将详细介绍Transformer架构的核心概念、工作原理、实现方法、应用场景以及开发中需要注意的问题。通过理论讲解、代码示例和实际应用案例，帮助读者全面掌握Transformer架构的核心技术和实践方法。
Transformer主干网络——T2T-ViT保姆级解析
qq_37668436的博客
01-19 7073
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Python-T2TTensor2TensorTransformers
08-09
一个用于生成sequence to sequence模型的库
基因组 组装教程 (T2T)
冷冻工厂
11-26 3077
导读 本文将介绍T2T基因组，并提供一份基因组组装的资料，其中包含：基因组组装数据和组装策略介绍；染色体水平基因组组装；基因组补洞；着丝粒和端粒分析等，获取方式见文末。 简介[1] 随着物种基因组研究的不断发展，测序技术的不断提升，物种基因组的连续性和完整性也都得到大幅提升。物种基因组从普通二代测序组装的draft genome（基因组1.0），到使用PacBio或ONT测序技术结合Hi-C组装的high-quality genome（基因组2.0），再到由ONT测序技术组装的near complete g
1、transformer论文笔记（Attention is All you need）
weixin_44986037的博客
12-25 507
transformer
深度学习笔记之Transformer(一)注意力机制基本介绍
静静的学习就好
06-14 1739
从本节开始，将介绍Transformer模型。本节将介绍注意力机制的基本逻辑。
【解析】Token to Token Vision Transformer
绿色羽毛
04-24 4637
介绍 Vision Transformer!的提出让我们看到了Transformer模型在图像方向的潜力，但其有一些缺点，如需要超大型数据集（JFT）预训练，才能达到现在CNN的精度。本文分析了ViT的一些不合理之处： 直接将图片分块展开成一维向量 不利于对图片结构信息（如边缘，线条）建模 冗余的Attention模块限制了特征表达，并带来运算负担 基于上述两点，本文提出Tokens to Token Transformer，采用类似CNN中卷积划窗的方式，将相邻的tokens局部聚合起来，有助于建模局
Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet阅读笔记（小关键点记录）
wangtao990503的博客
04-15 2963
摘要 作者开篇首先指出了ViT的不足：在中小型数据集上的效果不如CNNs，并分析原因： 1. 输入图像通过硬分割的简单词语切分未能对相邻像素之间的边缘和线条等重要局部结构进行建模，导致训练样本效率低； 2. ViT的冗余注意力主干设计导致固定计算预算和有限训练样本的特征丰富度有限。 基于此，作者提出了他的模型 -- Tokens-To-Token Vi-sion Transformer (T2T-ViT)可以直接在imgNET上有比resNet更好的效果，主要变换...
t2t模型启动web服务
啊噗啊噗
05-15 1107
t2t中是自带api实现web服务的，参考地址https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/tree/master/tensor2tensor/serving 按照给出的步骤进行即可， 1、首先将模型进行export，这里不需要安装任何依赖 t2t-exporter --model=${MODEL} \ --hparams_set=$...
T2T基因组组装技术原理
C语言/数据结构/数学建模/深度学习/生物信息
11-29 2016
T2T组装教程
T2T VIT 学习笔记（附代码）
PLANTTHESON的博客
01-18 2197
T2T-ViT是一种基于Transformer的视觉模型，用于图像分类任务。它通过将图像分割成小的图块，并使用Transformer模型对这些图块进行编码和处理，从而实现对图像的分类。
注意力模型（Attention Model）
csdn_xmj的博客
08-01 5491
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在注意力模型直观理解中我们看到注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译。让我们把这些想法转化成确切的式子，来实现注意力模型（Attention Model）。 如上图所示，我们先假定有一个输入句子，并使用双向的RNN（bidirectional RNN），或者双向的GRU或者双向的LSTM，去计算每个词的特征（features）。实际上GRU和LSTM经常应用于这个，可能LSTM更经常一点。对于前向传播（for
自然语言处理--Attention Model机制
s1120080286的专栏
03-07 604
1. 什么是Attention机制？ 最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。　　 当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移，这意味着，当人们注意...
注意力模型---Attention Model
CSTGYinZong的博客
08-09 6862
Neural machine translation by jointly learning to align and translate”这篇论文提出了soft Attention Model，并将其应用到了机器翻译上面。所谓Soft意思是在求注意力分配概率分布的时候，对于输入句子X中任意一个单词都给出个概率，是个概率分布。下面介绍一下理论文中提到的公式在原版的Seq2Seq和添加了attention机制的Seq2Seq相比，在公式上的差别就是在式子Si中的C有没有i。...
注意力（Attention）机制的数学建模_总结
tyhj_sf的博客空间
10-16 2635
导读：笔者相信注意力建模思想及现有的建模方法一定可以在更广泛的领域中借鉴和应用，所以有必要系统学习和总结，如果你也认为如此，本文的内容对你是有帮助的，建议先订阅和收藏。 1 引言 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。 这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制
tensor2tensor transformer
01-07
### Tensor2Tensor库中的Transformer模型文档与示例 #### 关于Tensor2Tensor库及其Transformer实现 Tensor2Tensor (T2T) 是由Google开发的一个开源库，旨在简化机器学习特别是深度学习中序列到序列模型的研究和实验过程。该库提供了多种预定义的模型架构以及数据集处理工具，其中最著名的当属实现了Vaswani等人提出的Transformer模型[^3]。 #### Transformer模型概述 在Tensor2Tensro框架下，`transformer.py`文件包含了标准版的Transformer网络结构定义。此版本遵循原始论文《Attention Is All You Need》所描述的设计原则，在编码器-解码器体系内利用自注意力机制替代传统的RNN/CNN组件来捕捉输入特征间的依赖关系。它不仅支持多头注意机制(multi-head attention)，还引入了位置前馈神经网络(position-wise feed-forward networks)作为子层的一部分，并通过残差连接(residual connections)和层规范化(layer normalization)进一步增强性能表现[^4]。 #### 使用案例展示 为了帮助开发者更好地理解和运用这个强大的模型，官方提供了一系列详尽的例子程序位于`tensor2tensor/models/official/transformer/v2/model_params/base_v1.yaml`路径下的配置文件可以用来调整超参数设置；而具体的训练流程则可以在`examples/lm_example.ipynb`笔记本文件里找到详细的说明。这些资源能够指导使用者如何加载并预处理文本语料、构建适合特定任务需求的数据管道、设定优化算法及损失函数形式等方面的内容[^5]。 ```python import tensorflow as tf from tensor2tensor.models.transformer import transformer_base_v1 from tensor2tensor.utils.trainer_lib import create_run_config, create_hparams from tensor2tensor.data_generators.problem import problem_hparams_to_features hparams = create_hparams( model_name='transformer', data_dir='/tmp/t2t_data', problem_name='translate_ende_wmt32k' ) run_config = create_run_config(model_dir="/tmp/t2t_model", hparams=hparams) estimator = tf.estimator.tpu.TPUEstimator( use_tpu=False, model_fn=model.model_fn, config=run_config, params={"hparams": hparams}) ```
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