前提很简单:仅从softmax分布中共享top-p概率质量的标记中随机抽取下一个标记。在推理时将其应用于生成网格,同时避免序列退化。有关核采样的PyTorch实现,请参考此gist(gist.github.com/thomwol) 条件输入 除了无条件生成模型外,PolyGen还支持使用类标签,图像和体素进行输入条件处理。 这些可以指导具有特定类型,外观或...
# Here p is probabality, if p=1 then applies flip on all the input image during training img = v2.RandomHorizontalFlip(p=1)(orig_img) img = v2.RandomVerticalFlip(p=1)(orig_img) 当你随机翻转图像时,可以使用 p 来表示你希望它发生的频率。 如果 p 为 0.5(例如 50%),则意味着批次中的...
原始论文在文本生成上下文中应用了这种方法,但它也可以应用于顶点。前提很简单:仅从 softmax 分布中共享 top-p 概率质量的标记中随机抽取下一个标记。这在推理时应用以生成网格,同时避免序列退化。有关核采样的 PyTorch 实现,请参阅此要点。 除了无条件生成模型外,PolyGen 还支持使用类标签、图像和体素进行输入调...
本人最近在学习一些神经网络的相关知识,需要用到Pytorch这个机器学习的库,故做一些笔记来方便学习,主要是参考了知乎用户Sherlock的10分钟快速入门Pytorch:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26893755 一、环境搭建 这里我选用的平台是Anaconda,只要安装好了Anaconda再安装Pytorch或者Tensorflow-gpu都是非常简单的事情 1.1 安装Ana...
'top_p': 0.9, 'max_tokens': 100, 'stop': ['\n\nUser'], 'stream':False } # 使用 requests 库来连接服务器,并传递参数 try: with requests.post(url, json=data, stream=True) as r: for line in r.iter_lines(): if line:
Nucleus Sampling 能够保持一定的生成质量,因为它在一定程度上考虑了概率分布。通过选择概率总和超过给定阈值p的词语子集进行随机采样,Nucleus Sampling 能够增加生成文本的多样性。 def top_p_sampling(input_ids, max_tokens=100, top_p=0.95): with torch.inference_mode(): ...
作为提醒,我们使用命令行python -m p2ch11.training运行了这个脚本: E1 Training ---/969, starting ... E1 LunaTrainingApp E1 trn 2.4576 loss, 99.7% correct ... E1 val 0.0172 loss, 99.8% correct ... 经过一轮训练,训练集和验证集都显示至少 99.7%的正确结果。这是 A+!是时候来一轮高五,或者...
top=np.random.randint(0,h-new_h)left=np.random.randint(0,w-new_w)image=image[top:top+new_h,left:left+new_w]landmarks=landmarks-[left,top]return{'image':image,'landmarks':landmarks}classToTensor(object):"""Convert ndarrays in sample to Tensors."""def__call__(self,sample):ima...
'drei', 'hüte', 'tragen', 'und', 'einer', 'nicht', ',', 'springen', 'oben', 'in', 'einem', 'treppenhaus', '.'], 'trg': ['four', 'guys', 'three', 'wearing', 'hats', 'one', 'not', 'are', 'jumping', 'at', 'the', 'top', 'of', 'a', 'staircase', '....
5、Top-P (Nucleus) Sampling: Nucleus Sampling(核采样),也被称为Top-p Sampling旨在在保持生成文本质量的同时增加多样性。这种方法可以视作是Top-K Sampling的一种变体,它在每个时间步根据模型输出的概率分布选择概率累积超过给定阈值p的词语集合,然后在这个词语集合中进行随机采样。这种方法会动态调整候选词语的数量...