流行的框架，例如 PyTorch，通过屏蔽实现这一点，即将缩放的点积结果的元素子集设置为某个非常低的负数。
一、仅使用注意力机制构建模型:Pytorch实现方式 PyTorch实现Transformer模型仅使用注意力机制(Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N. Gomez,Lukasz Kaiser,Illia Polosukhin,arxiv,2017)。 一个新的利用注意力机制的序列传导框架,完全舍弃了RNN/CNN结构(通常来说,主流序列传导模...
Orthogonal Fusion Module的Pytorch实现 class OrthogonalFusion(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, local_feat, global_feat): global_feat_norm = torch.norm(global_feat, p=2, dim=1) projection = torch.bmm(global_feat.unsqueeze(1), torch.flatten( local_...
and to do inference both using the JAX code from this repo, and also using the populartimmPyTorch library that can directly load these checkpoints as well. Note that a handful of models are also available directly from TF-Hub:sayakpaul/collections/vision_transformer(external contribution bySayak...
📖The Big-&-Extending-Repository-of-Transformers: Pretrained PyTorch models for Google's BERT, OpenAI GPT & GPT-2, Google/CMU Transformer-XL. - caucxing/pytorch-pretrained-BERT
1、Memory Compressed Transformer:“Generating wikipedia by summarizing long sequences” 如图 2、Image Transformer:“Image Transformer” 如图 3、Set Transformer:“Set transformer: A framework for attention-based permutation-invariant neural networks“ ...
所有Gemma 模型变种都可以用 PyTorch 或 JAX / Flax 使用。若要加载 Flax 权重,你需要按照以下方式使用仓库中的修订版本: importjax.numpyasjnpfromtransformersimportAutoTokenizer,FlaxGemmaForCausalLM model_id="google/gemma-2b"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)tokenizer.padding_side="left"model...
GitHub链接: https:///google-research/vision_transformer https:///rwightman/pytorch-image-models 今年特别火的vision transformer,很多基于此的新工作,为了便于更多从业者使用ViT,这篇论文深挖一些vision transformer 训练的技巧!下面一起深入看一下论文的内容。
代码地址:https://github.com/google/automl/blob/master/lion/lion_pytorch.py 1 简单、内存高效、运行速度更快 与AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比,Lion 只需要动量,将额外的内存占用减半。 这在训练大型模型和大Batch size时很有用。 例如,AdamW 需要至少 16 个 TPU V4 芯片来训练图像...
所有Gemma 模型变种都可以用 PyTorch 或 JAX / Flax 使用。若要加载 Flax 权重,你需要按照以下方式使用仓库中的flax修订版本: import jax.numpy as jnp from transformers import AutoTokenizer, FlaxGemmaForCausalLM model_id = "google/gemma-2b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) ...