部分代码参考Harvard NLP团队的transformer tutorial:GitHub - harvardnlp/annotated-transformer: An annotated implementation of the Transformer paper.,但该博客的模型搭建过程比较繁琐,本文只使用了部分子模块的代码,整体Transformer的结构是按照论
# TODO:为什么要乘以一个sqrt,Transformer中的?return self.embed(x) * math.sqrt(self.d_model) class PositionalEncoding(nn.Module): """ 正弦位置编码,即通过三角函数构建位置编码 Implementation based on "Attention Is All You Need" :cite:`DBLP:journals/corr/VaswaniSPUJGKP17` """ def __init__(...
The Annotated Transformer (harvard.edu) 代码:GitHub - harvardnlp/annotated-transformer: An annotated implementation of the Transformer paper. 0. 准备工作 因为本文使用PyTorch深度学习框架对Transformer算法进行复现,因此你需要安装一下相关的库,后续的代码也建议在jupyter中逐模块的进行运行。 # requirements.txt p...
Minimalistic PyTorch implementation of transformer - GitHub - kikirizki/transformer: Minimalistic PyTorch implementation of transformer
Failed to load latest commit information. Type Name Latest commit message Commit time layers util README.md conf.py data.py decoder.py embedding.py encoder.py model.py train.py transformer.md README.md transformer pytorch implementation of transformer...
关注他发私信 推荐阅读 基于pyTorch的Transformer,时间序列预测 宅楠发表于机器学习_... Transformer+Self-Attention自整理 没有才华的梦想家 无需归一化的Transformer:动态Tanh(DyT)的效率提升是免费的午餐么? 北方的郎发表于北方的郎 Transformer Pytorch 代码解析 LaJicoder打开...
# TODO:为什么要乘以一个sqrt,Transformer中的? return self.embed(x) * math.sqrt(self.d_model) class PositionalEncoding(nn.Module): """ 正弦位置编码,即通过三角函数构建位置编码 Implementation based on "Attention Is All You Need" :cite:`DBLP:journals/corr/VaswaniSPUJGKP17` ...
Swin Transformer - PyTorch Implementation of theSwin Transformerarchitecture. This paper presents a new vision Transformer, called Swin Transformer, that capably serves as a general-purpose backbone for computer vision. Challenges in adapting Transformer from language to vision arise from differences between...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。 罗西的思考 2022/05/09 2.5K0 [源码解析] PyTorch 分布式(11) --- DistributedDataParallel 之 构建Reducer和Join操作 分布式mapreduce...
xLSTM 在性能上与最新的 Transformer 和状态空间模型相媲美,尤其是在大规模应用和长序列处理方面展现出优势。 总的来说,xLSTM 的设计目标是解决传统 LSTM 在处理大规模数据和长序列时面临的限制,如并行性差和存储容量有限,通过引入新的门控机制和记忆结构,使其在现代深度学习应用中更具竞争力。 LSTM基础 要讲解x...