(StackOverflow)使用Huggingface Transformers从磁盘加载预训练模型

这是在Stack Overflow上的一个问答,链接如下: Load a pre-trained model from disk with Huggingface Transformers - Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/64001128/load-a-pre-trained-model-from-disk-with-huggingface-tra...

HuggingFace Transformers教程(1)--使用AutoClass加载预训练实例

知识的搬运工又来啦 ☆*: .。. o(≧▽≦)o .。.:*☆  【传送门==>原文链接:】https://huggingface.co/docs/transformers/autoclass_tutorial  🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚛🚜🚘🚔🚖🚍🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚 由于存在许多不同的Transformer架构,因此为您的检查点(checkpoint)创建一个可能很具有挑战性。作为🤗Transformers核...

用 Pytorch 自己构建一个Transformer

一、说明         用pytorch自己构建一个transformer并不是难事,本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表,再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表,让它们模拟翻译过程,transformer全部用pytorch实现,具备一定实战意义。 二、论文和概要         在本教程中,我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani等人在论文...

Transformer在小目标检测上的应用

Transformer在小目标检测上的应用 目录 1 小目标检测介绍 2 引入transformer 3 用于小目标检测的Transformer 4 基于Transformer的端到端目标检测算法 4.1 DETR(ECCV2020) 4.2 Pix2seq(谷歌Hinton) 4.3 稀疏注意力Deformable DETR(ICLR 2021) 1 小目标检测介绍         小目标检测(Small Obje...

chatgpt技术总结(包括transformer,注意力机制,迁移学习,Ray,TensorFlow,Pytorch)

,也正因如此,旧有技术的可用性,让各大厂嗅到了快速发展的商机,纷纷跑步入场。         首先我们要了解chatgpt是一种自然语言处理模型,也可以理解为文本生成模型。在框架上chatgpt采用了transformer框架,这种框架又被称作变形金刚,因为相对于CNN只能处理空间信息,像图像处理,目标检测等。RNN只能处理时序信息,像语音处理,文本生成等,transformer对空间信息和时序信息皆可处理,而且在时序...

【HuggingFace】Transformers(V4.34.0 稳定)支持的模型

       Transformer 4.43.40 版本是自然语言处理领域的一个重要工具包,为开发者提供了丰富的预训练模型资源,可以用于各种文本处理任务。在这个版本中,Transformer 支持了众多模型,每个模型都具有不同的优势和适用领域。下面是一个 Transformer 4.43.40 版本所支持的所有模型的目录,让您能够更好地了解这一工具包的功能和用途。 🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚 A...

VisionTransformer(ViT)详细架构图

这是原版的架构图,少了很多东西。 这是我根据源码总结出来的详细版 有几点需要说明的,看架构图能看懂就不用看注释了。 (1)输入图片必须是 224x224x3 的,如果不是就把它缩放到这个尺寸。 (2)Tranformer要的是嵌入向量的序列,大概是SeqLen, HidSize形状的二维数组,然后图像是H, W, C的三维数组,想把它塞进去必须经过一步转换,这是嵌入模块做的事情。 简单来讲就是切成大小为16*16*3...

全网首发YOLOv8暴力涨点:Dual-ViT:一种多尺度双视觉Transformer ,Dualattention助力检测| 顶刊TPAMI 2023

  💡💡💡本文独家改进:DualViT:一种新的多尺度视觉Transformer主干,它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模,即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径,性能表现出色,Dualattention引入到YOLOv8实现创新涨点!!! Dualattention |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7...

从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征(这种特征被称为“学习特征”),是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时,当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速,在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算...

Transformer和attention资料

(1)注意力的理解心得_注意力机制加在cnn的什么位置_Fly-Pluche的博客-CSDN博客 (2)https://www.zhihu.com/question/291446237/answer/2571450742 (3) 【Attention九层塔】注意力机制的九重理解 - 知乎 (4) 注意力的理解心得 - 掘金 (5)深度学习中的各种注意力机制-CSDN博客  (6)https://github.com/...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.008341(s)
2024-03-29 08:31:56 1711672316