transformer tensorflow pytorch gpt
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法，例如model.type(torch.float64)，将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型，这样就可以训练torch.float64类型的数据了，还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法：flo ......
自有AI芯片接入AI框架Pytorch的方案
现在AI框架主要用Pytorch，包括一些常用的库对Pytorch支持都较好 一、华为昇腾npu 能够跟上Pytorch的更新，直接和Pytorch兼容，而且有较多人来维护，代码风格不错，之前是通过注入Pytorch预留的的xla搞的接入，现在被官方接收了。 二、寒武纪MLU 这个版本很老，他们是通 ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ......
【PyTorch】如何判定运算维度
实际上无论是几维，方法都是一样。假设以 torch.softmax() 为例： # 下面运行结果所使用的代码 import torch import numpy as np z = np.arange(1, 33).reshape((2, 2, 2, 4)) z = torch.tensor(z, ......
百度曾出价 8500 万挖“AI 教父”被拒；GPT-3.5 图灵测试中败给上世纪 AI丨 RTE 开发者日报 Vol.99
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
PyTorch造大模型“加速包”，不到1000行代码提速10倍！英伟达科学家：minGPT以来最好的教程式repo之一
前言 PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码！ 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
[pytorch] 余弦退火+warmup实现调研
tl;dr: pytorch的 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR 就很不错，能兼顾warmup和余弦学习率，也不用下载额外的包 import torch from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
自行搭建GPT
openai-hk.com 打开控制台，复制出key 然后服务器安装docker，运行下面的命令，根据实际情况修改 docker run -d -p 10010:3000 -e OPENAI_API_KEY=hk-这里填你的key，hk打头的那个 -e CODE=这里填你的页面访问密码，防止盗刷to ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
前言 本文探讨了来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 本文转载自Deep ......
pytorch3d安装报错
LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“G:\pychram_workspace\ER-NeRF\pytorch3d\build\temp.win-amd64-cpython-310\Release\pychram_workspace\ER-NeRF\pytorch ......
CSS进阶3-transform 动画-渐变(线性渐变、镜像渐变)-关键帧
1. 动画 介绍：改变盒子在平面内的形态（平移、缩放、旋转、倾斜） 属性： 平移：transform：translate(值1 ，值2);(默认为X轴，translateY--下移) — —平移依然在原来文档流。 移动：transform：translate(值1，值2)；可右斜移动 代码： /* ......
PyTorch解説
PyTorch是一种面向Python的开源机器学习库。它是由Facebook的人工智能研究团队基于最初支持多范式脚本语言“Lua”的Torch开发而来。 Python是一种广泛用于“利用机器学习进行人工智能开发”、“Web服务和Web应用开发”、“区块链开发”以及“物联网开发”等多个领域的编程语言。 ......
Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch
前言 Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
LLM 学习笔记-transformers库的 PreTrainedModel 和 ModelOutput 到底是什么？
闲言碎语 我在刚开始接触 huggingface （后简称 hf） 的 transformers 库时候感觉很冗杂，比如就模型而言，有 PretrainedModel, AutoModel，还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoMode ......
Google Colab 现已支持直接使用 transformers 库
Google Colab，全称 Colaboratory，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 ......
pytorch 学习记录——计算图
1. pytorch的计算图是动态更新的（tensorflow是静态计算图），数据流向可以是双向的。 2. pytorch variable(用于封装tensor，便于自动求导的变量类型，在pytorch0.4.0之后版本已被并入tensor) 基本属性：data，dtype，shape，devic ......
ETL (Extra-Transform-Load)
背景介绍 随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之 ......
Transformer
Attention 什么是注意力机制? 对于人类来说，注意力机制是在注意力有限的情况下，只关注接受信息的一部分，而忽略其他部分。 对于Transformer来说，以NLP为例，注意力机制就是对于当前token来说，为其所在序列中 对任务而言更重要的元素赋予更高权重(注意力)。 感知机可以认为是对不同 ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
transformer中decoder到底是串行还是并行
在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
原生GPT本地及云端部署方式保姆级教程
前提条件 部署必须要有一个超过1年的Github账号 本地服务部署 运行效果 部署方法 下载安装包 暂时无法在飞书文档外展示此内容 GitHub授权登录： https://dash.pandoranext.com/ 登录后是这个样子： 复制下面红框里面这个License Id 编辑Config.js ......
GPT-4 惨遭削弱；拼多多市值一度超阿里；雷军回应个人向武汉大学捐款 13 亿元丨 RTE 开发者日报 Vol.96
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
医疗+GPT实践，分享一下共探讨
医疗领域与GPT（生成对抗网络）实践相结合，将为医学研究、诊断和治疗带来革命性的变革。在这篇文章中，我们将探讨GPT在医疗领域的应用，以及它如何帮助医生和研究人员提高诊疗效率和准确性。 首先，让我们了解一下GPT。GPT是一种生成式人工智能技术，通过大量文本数据进行训练，从而学会生成具有逻辑性和连贯 ......