transformer vit

NLP原理系列1-说清楚transformer原理 来用思维导图和截图描述。 思维导图的本质是 变化(解决问题)-> 更好的， 或者复杂问题拆分为小问题 以及拆分的思路。 参考链接：李宏毅 transformer原理。 一 tansformer的推理及训练过程 1 tf 训练过程 红框部分是 训练得 ......

前言 论文大合集，一篇文章就搞定。 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! ......

# 介绍 transfomer在NLP领域的应用已经非常广泛，但是在CV领域的应用还比较少，主要是因为CV领域的数据是二维的，而transfomer是基于序列的，因此需要将二维数据转换成序列数据，这就是ViT的由来。ViT是将图像分割成一个个patch，然后将patch展开成序列，再输入到trans ......

基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案。 ......

## 概述 参见：[聊聊HuggingFace](https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/p/17640835.html) ## 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 ### Config ......

原文：What Are Transformer Models and How Do They Work? Transformer模型是机器学习中最令人兴奋的新发展之一。它们在论文Attention is All You Need中被介绍。Transformer可以用于写故事、文章、诗歌，回答问题，翻 ......

1. 为什么有patch0，需要一个整合信息的向量，如果只有原始输出的9个向量，用哪个向量来分类都不好。 全用计算量又很大所以加一个可学习的vector，也就是patch 0来整合信息。分类需要，分割和检测不是 2. 位置编码 图像切分重排后失去了位置信息并且Transformer的内部运算是空间信 ......

摘要核心1.本文提出一种可以适用于多种任务的backbone->swin transformer2.Transformer迁移到CV中有两点挑战->物体尺度不一，图像分辨率大3.为了解决尺度不一的问题，Swin Transformer使用了分层的结构(Pyramid)4.为了能够在高分辨率上运行，S ......

大语言模型在理解和生成人类水平的文字方面所展现出的非凡能力，正在许多领域带来应用上的革新。然而，在消费级硬件上训练和部署大语言模型的需求也变得越来越难以满足。 🤗 Hugging Face 的核心使命是 _让优秀的机器学习普惠化_ ，而这正包括了尽可能地让所有人都能够使用上大模型。本着 [与 bi ......

首先是安装python，更新pip源到清华源。安装transformer pip install transformer 安装jupyter lab，也简单一行 pip install jupyterlab 现在不想用anaconda了，因为国内没有源了，国外的又慢。直接用pip吧。 然后开始体验之 ......

🤗 Transformers 提供了许多最新最先进 (state-of-the-art, SoTA) 的模型，这些模型横跨多个领域及任务。为了使这些模型能以最佳性能运行，我们需要优化其推理速度及内存使用。 🤗 Hugging Face 生态系统为满足上述需求提供了现成且易于使用的优化工具，这些工 ......

## LLM inference workflow **Generative Inference**. A typical LLM generative inference task consists of two stages: i) the prefill stage which takes a ......

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上 ......

masked mutil-head attetion mask 表示掩码，它对某些值进行掩盖，使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask，分别是 padding mask 和 sequence mask。其中，padding mask 在所有的 scaled do ......

Transformer历史揭秘及Transformer-DETR 揭秘创始八子：聚是一团火，散是满天星 Transformer创始八子深度揭秘：陈旧的身躯留不住年轻的心。 谁曾想过，引发人工智能革命的突破竟源自一个改进机器翻译的想法？ 智东西8月21日消息，据英国《金融时报》报道，被称为“ChatG ......

Transformer 模型在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，起到了革命性的作用。以下是其发展历程的简要概述： 1. **背景**： - 在 Transformer 出现之前，循环神经网络（RNN）及其更先进的版本，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是处理序列任务的主 ......

transformer库是huggingface发布的1个框架，非常好用，很多外行看起来高大上的问题，用它都可以轻松解决，先来看1个小例子： 一、情感分析 from transformers import pipeline classifier = pipeline('sentiment-analy ......

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......

Transformers是著名的深度学习预训练模型集成库，包含NLP模型最多，CV等其他领域也有，支持预训练模型的快速使用和魔改，并且模型可以快速在不同的深度学习框架间（Pytorch/Tensorflow/Jax）无缝转移。以下记录基于HuggingFace官网教程：https://github. ......

本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心 ......

注：本文是对GPT4的回答的整理校正补充。 在处理序列数据时，由于不同的序列可能具有不同的长度，我们经常需要对较短的序列进行填充（padding）以使它们具有相同的长度。但是，在模型的计算过程中，这些填充值是没有实际意义的，因此我们需要一种方法来确保模型在其计算中忽略这些填充值。这就是padding ......

> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe ......

torchvision是图像处理库，计算机视觉工具包。 在pycharm中使用镜像下载包时在命令行输入（以cv2为例）： #使用国内镜像下载pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple transforms ......

Windows11安装python模块transformers报错，报错信息如下 ``` ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\274 ......

1.报错，这两种情况 module 'torchaudio.transforms' has no attribute 'ToTensor' module 'torchvision' has no attribute 'transforms' 2.修改方式： 将导库的方式从 【import torch ......

## Pre title: Handwriting Transformers accepted: ICCV 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.03964 code: https://github.com/ankanbhunia/Handwriting-Tr ......

1.数据流程 注：解码的过程会多一个Attention，先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程：embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......

## Pre title: Neural Transformation Fields for Arbitrary-Styled Font Generation accepted: CVPR 2023 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2 ......

前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE，有人表示：「即使它不是万能药，仍可以算得上一个突破」。 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 ......

# transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer 由于tensorflow版本（tf1）和transformer版本不匹配产生。 解决办法： ``` 1.升级ten ......