一、网络结构 二、代码解读
部分代码 attention 具体实现 defattention(self,x,ch,sn=False,scope='attention',reuse=False):withtf.variable_scope(scope,reuse=reuse):f=conv(x,ch//8,kernel=1,stride=1,sn=sn,scope='f_conv')# [bs, h, w, c']g=conv(x,ch//8,kernel=1,stride=1,sn=sn,scope='g_conv')# [bs, h,...
本文对Vision Transformer的原理和代码进行了非常全面详细的解读,一切从Self-attention开始、Transformer的实现和代码以及Transformer+Detection:引入视觉领域的首创DETR。链接 发布于 2021-01-08 10:06 赞同4 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂...
技术标签: bert源码解读class NeZhaSelfAttention(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() if config.hidden_size % config.num_attention_heads != 0 and not hasattr(config, "embedding_size"): raise ValueError( "The hidden size (%d) is not a multiple of the number ...