Transformer 架构示意图,来源:https://arxiv.org/abs/1706.03762 这里注意力 Attention 部分的 Q、K、V 是线性层,全连接 FFN 部分也有两个线性层(一个升维和一个降维),所以它们是可以被替换的目标。 再看看现在更流行的 LLaMA 架构(Mistral、Qwen 等): LLaMA 架构示意图,来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p...
得到patch内部经过注意力机制变换后的新的sub-patch表示,对其进行编码得到和对应 patch 相同大小的编码,与原始 patch 进行加和。 其中,Vec将一个输出变成一个向量,接着,同样使用标准的transformer层结构对patch进行转换: 最后,TNT结构就可以表示为: 在TNT block 中,inner transformer block 用于捕捉局部区域之间的特征...
from .unet_2d_blocks import ( File "D:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved\src\models\unet_2d_blocks.py", line 15, in from .transformer_2d import Transformer2DModel File "D:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-AnimateAnyone-Evolved\sr...
1 Transformer架构回顾 经典的Transformer的decoder-only架构的模型,在训练阶段(含预训练、监督式微调、DPO)的优化目标就是单纯的预测下一个词。 至于大家探讨的,为什么现在流行的大模型都是decoder-only 的架构,而以Bert 为代表的encoder-only 架构为什么不流行了,现在“马后炮”一下,我个人觉得完全也还可以继续用费曼...
from transformersimportAutoTokenizer # 自动加载适配的Tokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 这样做可以避免模型和Tokenizer版本不匹配的问题,并提升代码的兼容性。 4. 验证 Transformer 库的安装 为了确保所有安装正确无误,可以运行以下简单代码验证transformers库是否工作正常: ...
一个完整的transformer模型主要包含三部分: Config,控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文件格式为 json格式,就像下面这样: {"attention_probs_dropout_prob":0.1,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,...
# 需要导入模块: from transformers import BertModel [as 别名]# 或者: from transformers.BertModel importfrom_pretrained[as 别名]def__init__(self, temp_dir, model_class, pretrained_model_name, pretrained_config):super(Transformer, self).__init__()if(pretrained_model_name): ...
│ 12 from accelerate import infer_auto_device_map, init_empty_weights │ │ ❱ 13 from transformers import (AutoConfig, AutoModel, AutoModelForCausalLM, │ │ 14 │ │ │ │ │ │ AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, │ │ 15 │ │ │ │ │ │ BitsAndBytesConfig, LlamaTokenizer...
def __init__(self, model_name_or_path: str, max_seq_length: int = 128, model_args: Dict = {}, cache_dir: Optional[str] = None ): super(Transformer, self).__init__() self.config_keys = ['max_seq_length'] self.max_seq_length = max_seq_length config = AutoConfig.from_pret...
你这个写法有问题，这样得到的是函数的返回值。在python里，可以把函数赋值给一个变量，python的变量指向的是一个内存段地址，它可以是任何对象，当你把对象赋值给一个变量，这个变量就指向了这个对象的地址，表面上看，这个变量就变成了那个对象。在闭包操作中很常见。