layer_2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['encoder_h2']), biases['encoder_b2'])) layer_3 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_2, weights['encoder_h3']), biases['encoder_b3'])) # 输出范围为负无穷大到正无穷大 调用matmul函数layer_4 = tf.add(tf.matmul(layer...
nn.TransformerEncoderLayer的forward（）方法可以使用Flash Attention，这是一种使用融合操作的优化自注意实...
# 7. 生成嵌入向量# 通过嵌入层将 token ID 转换为 512 维的嵌入向量embedded_input=embedding_layer(input_tokens)# 输出嵌入向量的形状和内容,形状应为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)print("嵌入向量形状:",embedded_input.shape)# 输出示例: torch.Size([1, 3, 512])print("嵌入向量:",...
Encoder 由若干个EncoderLayer构成,每个EncoderLayer又包含了一个AttentionLayer,AttentionLayer中包括一个Full Attention模块,该模块的作用是计算输入序列中各个部分之间的相关性,而AttentionLayer的作用就是处理Full Attention的输入和输出,就是做一些维度转换之类的。对于Decoder,其实它和Encoder非常像,只不过因为无法利用未来...
Encoder用于将输入文本序列转化为隐藏表示，可以理解为对输入文本进行编码，将其转化为一个向量表示。这个...
Original stack trace for 'bert/encoder/layer_2/attention/self/MatMul': File "BERT_NER.py", line 621, in tf.app.run() File "D:\ProgramFiles\Anaconda3\envs\roots\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_fla...
x=Conv2DTranspose(f,(3,3),strides=2,padding="same")(x)x=LeakyReLU(alpha=0.2)(x)x=BatchNormalization(axis=chanDim)(x)# apply a singleCONV_TRANSPOSElayer used to recover the # original depthofthe image x=Conv2DTranspose(depth,(3,3),padding="same")(x)outputs=Activation("sigmoid")(x...
加入一个decoder,作为pretrained encoder的额外的Task Layer。 1.DeltaLM框架 DeltaLM主要通过以下步骤实现: Encoder初始化; 设定专门的预训练任务,对整个Encoder—Decoder模型预训练。 ①为什么需要一个pretrained encoder,而不是一个随机初始化的encoder? 效率上的考虑:因为已有的pretrained encoder已在一个的大规模语料...