添加注意力机制下的transformer模型,实现轴承故障诊断(Python程序,有非常详细的代码注释,无需修改数据集路径,解压缩后可以直接运行,平均准确率在99.479%以上) 深度学习奋斗者 3 人赞同了该文章 运行库版本要求 只要pytorch库大于等于1.13.1版本即可,其他库版本无要求。 1.数据集介绍 使用凯斯西储大学轴承数据集,...
☑Transformer运行提效 . ☑卷积Attention ☑源代码Get:【看下面平平区】即可↓ #transformer模型#Transformers(书籍)#Transformer#Transformmer#Transformer模型应用#Transformers#Transforme#Transformer模型分析#T +5 发布于 2024-06-24 11:47・IP 属地上海 ...
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Transformer模型示例代码,专为初学者设计,用以深入浅出地讲解Transformer架构的工作原理和应用。通过阅读和运行此项目中的代码,学习者可以快速理解自注意力机制、编码器-解码器结构以及如何在实际任务中使用Transformer。同时,项目包含了详细的文档说明和注释,便于跟随每一步进行实践。
3.模型使用小的深度Transformer用于码本依赖性,并且使用大的7B参数模型变换器用于时间依赖性。 4.理论延迟为160ms,L4 GPU上的实际延迟约为200ms。模型大小&推断: Moshiko/ka是7.69B参数模型 bf16~16GB显存 8位~8GB VRAM 4位~4GB VRAM 你可以通过Candle运行推断🦀, PyTorch和MLX-基于您的硬件。 Kyutai团队...
模型检查点和推理代码库使用Rust(Candle)、PyTorch和MLX编写(Apache许可证) Moshi是如何工作的? > Moshi处理两个音频流:一个用于自身,一个用于用户,用户的流来自音频输入,Moshi的流由模型生成。 > 除了这些音频流外,Moshi还预测其语音的文本标记,增强生成质量。 > 该模型使用一个小的深度Transformer用于码本依赖性...
独家首发 | 并行故障诊断模型 | 基于 2D-SWinTransformer + BiGRU-GlobalAttention的并行故障诊断模型● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行● 准确率:测试集100%● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。注意:我们还有配...
《Sora技术报告详解》 | 在可变持续时间、分辨率和纵横比的视频和图像上联合训练文本条件扩散模型。利用一种 transformer 架构,该架构在视频和图像潜在代码的时空补丁上运行。 (1)将所有类型的视觉数据转换为统一表示的方法,以实现生成模型的大规模训练