Transformer-Hugging Face手册 08/10】使用脚本进行训练

明二、设置三、运行脚本3.1 torch脚本3.2 tensorflow脚本 四、分布式训练和混合精度五、在 TPU 上运行脚本六、测试脚本七、从检查点恢复训练八、分享您的模型 一、说明    除了 Transformers 笔记本之外,还有一些示例脚本演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 或 JAX/Flax 为任务训练模型。    您还可以找到我们在研究项目中使用的脚本和遗留示例,这些示例大多是社区贡...

Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(二)

在《Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(一)》中探讨了Transformer的训练整体流程,本文进一步探讨Transformer训练过程中teacher forcing的实现原理。 1.Transformer中decoder的流程 在论文《Attention is all you need》中,关于encoder及self attention有较为详细的论述,这也是网上很多教程在谈及transf...

论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection

/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/ 您还可以一键导入到 ivySCI 文献管理软件阅读,并在论文中引用 」 1. 源代码翻译:将C/C++高级编程语言的源代码转换为能输入transformer的格式。这样做是为了利用自然语言与高级编程语言之间的相似性。 2. 模型准备:使用大规模的基于Transformer的语言模型进行训练和微调。其中,本文主要考虑了BERT (Bidirectional...

End-to-End Object Detection with Transformers(DETR)

总结:这篇文档介绍了一个基于transformer和双分配匹配损失的新型目标检测系统(DETR)。传统的目标检测方法使用间接方法进行目标预测,而DETR将目标检测视为直接的集合预测问题,简化了检测流程,并减少了手动设计的组件。文档还提到了该方法在COCO数据集上的测试结果和与其他方法的比较。 问题: 1. 目标检测的现代方法通常是基于什么样的初始猜测进行预测? 目标检测的现代方法通常是基于对图像中可能存在目标位置的初始...

Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(一)

Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑,此处权当一个记录。 1.自定义数据中enc_input、dec_input及dec_output的区别 博文中给出了两对德语翻译成英语的例子: # S: decoding input 的起始符# E: decoding output 的结束符# P:意为padding,如...

Transformer架构和对照代码详解

1、英文架构图 下面图中展示了Transformer的英文架构,英文架构中的模块名称和具体代码一一对应,方便大家对照代码、理解和使用。 2、编码器 2.1 编码器介绍         从宏观⻆度来看,Transformer的编码器是由多个相同的层叠加⽽ 成的,每个层都有两个⼦层(⼦层表⽰为sublayer)。第⼀个⼦层是多头⾃注意⼒(multi-head self-attention) 汇聚;第⼆个⼦层是基于位置的前馈...

简单易懂的理解 PyTorch 中 Transformer 组件

目录 torch.nn子模块transformer详解 nn.Transformer Transformer 类描述 Transformer 类的功能和作用 Transformer 类的参数 forward 方法 参数 输出 示例代码 注意事项 nn.TransformerEncoder TransformerEncoder 类描述 TransformerEncoder 类的功能和作用 TransformerEncod...

详细介绍如何微调 T5 Transformer 模型:用于构建 Stack Overflow 标签生成器的 Text2Text 传输转换器-含源码

然语言处理 (NLP) 领域,T5(文本到文本传输转换器)模型已成为一种多功能模型。针对特定任务对该模型进行微调可以释放其全部潜力,使其成为人工智能爱好者和专业人士的一项关键技能。本文深入研究了T5 Transformer 模型的微调,特别是针对基于 Stack Overflow 问题生成标签的任务。 我们将结合使用问题标题和内容,探索如何定制 T5 模型以在这项任务中表现出色。我们对“Fine Tuning T5”的...

大语言模型底层架构丨带你认识Transformer

age Models,NLM)以及预训练语言模型(Pre-trained Language Models,PLM)等不同角度开展了系列工作。这些研究在不同阶段都对自然语言处理任务有着重要作用。随着基于Transformer 各类语言模型的发展以及预训练微调范式在自然语言处理各类任务中取得突破性进展,从2020 年OpenAI 发布GPT-3 开始,大语言模型研究也逐渐深入。虽然大语言模型的参数量巨大,通过有监督微调和强...

深度学习中的Transformer机制

Transformer 是一种深度学习模型结构,最初由Vaswani等人于2017年提出,用于自然语言处理任务,尤其是机器翻译。Transformer 引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这是其在处理序列数据时的关键创新。 以下是 Transformer 模型的主要组成部分和机制: 自注意力机制(Self-Attention): 自注意力机制允许模型在处理序列数据时为每个位置分配不同...
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