训练模型相对位置编码和绝对位置编码的通俗理解

。下面是个长度为10的句子的例子,其中k=3,那么它到相对位置编码表中拿向量的索引为: 这么做的原因有: 1.作者认为超出范围的位置还采用精准的位置编码时没必要的 2.clip最大长度是的模型可以学到训练集中没见过的长度 3.1 对比,在计算过程融入相对位置信息即可 对比两种计算方式,比较容易看出来,其实是在计算zi的时候,计算完j跟权重w后加上i相对于j的相对位置编码。而在计算eij时候同理,计算完...

DETR训练自己数据集心得

元素就可以看做是input中每个样本和其他样本的关系向量,然后根据query和key的相关性得到value的加权和(即,注意力)。 本质上,QKV的计算就是矩阵之间的计算。通过样本输入向量input和训练过程中训练得到的三个矩阵WQ、WK、WV分别进行矩阵计算,得到QKV三向量。 虽然QKV三者的属性不在同一空间,其实是有一定潜在联系的,通过某种变换(个人认为就是矩阵之间的线性相乘相加计算)将三者属性...

mmdetection训练得到的权重/checkpoints文件分析

这篇文章对mmdetection训练得到的模型权重,或者说checkpoints文件进行分析,一般模型保存在work-dir文件夹下,具体路径要参考训练用到的config,即配置文件。保存的模型一般是.pt的文件。 .pt模型文件读取方法 这种模型文件可以用torch.load()函数进行解析 import torch pth_path = 'work-dir/your_check_point.pt'...

深度学习入门(三十八)计算性能——多GPU训练

深度学习入门(三十八)计算性能——多GPU训练 前言计算性能——多GPU训练课件多GPU并行数据并行VS模型并行数据并行总结 教材1 问题拆分2 数据并行性3 简单网络4 数据同步5 数据分发6 训练7 小结 多GPU的简洁实现1简单网络2 网络初始化3 训练4 小结 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用,防止遗忘 计算性能——多GPU训练 课件 多GPU并行 一台...

UNet - 训练数据train

目录 1. train 训练数据 2. Loss 值 3. 完整代码 1. train 训练数据 训练的代码只是在之前图像分类的基础上做了一些更改,具体的可以看下面的文章 pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/127498256 首先,导入之前定义的UNet 网络 然后,加...

ACM-BCB2019 | SMILES-BERT:基于大规模无监督预训练的分子属性预测模型

然而,传统的分子指纹需要密集的手工特征工程和强大的领域知识。此外,这种指纹具有很强的任务依赖性,对于其他属性预测任务来说还不够通用。 SMILES:支持基于RNN的方法在多个gpu和多个设备上进行并行训练并非易事,它需要不同的训练技巧,如梯度裁剪和早期停止,以确保模型收敛; Graph:基于gcns的方法通常计算复杂度较高,限制了探索更复杂的分子性质预测方法。(附加:深度不能太深) 现有过程发现:用筛...

365天深度学习训练营-第5周:运动鞋品牌识别

目录 一、前言 二、我的环境 三、代码实现 四、重点知识点 1、设置动态学习率 2、早停与保存最佳模型参数 五、总结并改进代码 一、前言 >- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/xLjALoOD8HPZcH563En8bQ) 中的学习记录博客**>- **🍦 参考文章:365天深度学习训练营-第5周:运动鞋品牌识别(训练营内部成员可读)...

【Transformers】第 10 章 :从零开始训练 Transformer

的文本。在本章中,我们将结束循环并构建我们自己的类似 GPT 的模型来生成 Python 源代码!我们将生成的模型称为 CodeParrot。 到目前为止,我们主要致力于数据受限的应用程序,其中标记的训练数据量是有限的。在这些情况下,迁移学习帮助我们构建了高性能模型。我们在第 9 章中将迁移学习发挥到了极致,几乎没有使用任何训练数据。 在本章中,我们将转向另一个极端,看看当我们淹没在我们可能想要的所有...

pytorch 多GPU训练

代码库地址: mnist 普通单机单卡训练流程,以mnist为例  import argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom datetime import datetimefrom tqdm import tqdm cl...

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的EfficientFormer网络教程

文章目录 前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作 2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言 项目地址:https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones 操作教程:https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7Nd EfficientFor...
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